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基于Al的RC梁桥技术状态评估专家系统研究

摘要第1-6页
Abstract第6-12页
第1章 引言第12-28页
   ·桥梁设计与评估的差异第13-14页
     ·基本差异第13页
     ·荷载差异第13-14页
     ·抗力差异第14页
   ·养护规范中评估方法的不足第14-16页
   ·研究现状第16-22页
     ·常规综合评估第17页
     ·模糊综合评估第17-18页
     ·模糊神经网络法第18-20页
     ·基于结构可靠度理论的方法第20-21页
     ·桥梁承载能力评估的其他方法第21页
     ·功能适应性评价第21-22页
   ·桥梁技术状态评估系统中有待解决的问题第22-24页
     ·评估指标体系研究第22-23页
     ·评估方法研究第23页
     ·评估结果的处理研究第23页
     ·既有桥梁资料的再收集第23-24页
   ·本文研究的目的和意义第24-25页
     ·研究目的第24页
     ·研究意义第24-25页
   ·本文研究的主要内容第25-27页
   ·本章小结第27-28页
第2章 桥梁状态评估专家系统第28-37页
   ·系统的设计思想第28页
   ·系统总框架第28-35页
     ·检测数据模块第30-31页
     ·参数识别/形成输入数据集第31页
     ·结构状态评估第31-32页
     ·主因识别第32-34页
     ·病害优先等级评判第34-35页
   ·本章小结第35-37页
第3章 技术状态等级划分研究第37-48页
   ·技术状态等级划分现状第37-39页
     ·状态等级数目不一第38页
     ·主观性影响第38-39页
   ·技术状态等级划分的基本特性第39-42页
     ·层次递进性第39-40页
     ·养护措施相关性第40-41页
     ·病害平行性第41-42页
   ·桥梁技术状态等级划分第42-47页
   ·本章小结第47-48页
第4章 状态评估指标体系第48-76页
   ·指标体系建立原则第48页
   ·RC桥梁状态评估指标体系第48-72页
     ·桥面系第50-54页
     ·桥跨结构第54-64页
     ·支座第64-65页
     ·桥梁墩台与基础第65-70页
     ·环境第70页
     ·桥龄第70-72页
   ·与规范规定比较第72-75页
   ·本章小结第75-76页
第5章 评估系统中知识的处理第76-88页
   ·评估系统中知识的表示第76-77页
   ·输入知识的模糊化和输出知识的反模糊化第77-82页
     ·输入知识的模糊化第77-82页
     ·输出结果的反模糊化第82页
   ·数据预处理第82-84页
     ·数值(连续值)变量第82-83页
     ·定性变量第83-84页
   ·学习样本集的生成第84-87页
     ·实桥样本提取第84-86页
     ·理论学习样本获取第86-87页
   ·本章小结第87-88页
第6章 状态评估模型及程序实现第88-113页
   ·模糊系统理论第88-94页
     ·模糊产生器和反模糊化器第88-90页
     ·模糊规则库第90-92页
     ·模糊推理机第92-93页
     ·模糊逻辑系统的数学表达第93-94页
   ·神经网络方法第94-99页
     ·基本原理第96-98页
     ·Sigmoid激励函数下的BP算法第98-99页
   ·模糊神经网络(FNN)第99-105页
     ·模糊神经网络(Ⅰ型)第100-101页
     ·模糊神经网络(Ⅱ型)第101-105页
   ·程序实现第105-112页
     ·CBCSAS软件开发半台及技术第105页
     ·CBCSAS的主要功能与特点第105-112页
   ·本章小结第112-113页
第7章 实例验证第113-131页
   ·裂缝评估第113-116页
   ·系统训练第116-123页
     ·桥跨结构第117-119页
     ·桥面系第119-120页
     ·墩台与基础第120-121页
     ·桥梁技术状态评估第121-123页
   ·工程评估实例第123-129页
     ·工程背景第123-126页
     ·系统评估第126-129页
   ·本章小结第129-131页
第8章 结论与展望第131-133页
   ·结论第131-132页
   ·进一步的工作第132-133页
致谢第133-134页
参考文献第134-140页
附录A:样本桥梁第140-146页
在读期间发表的学术论文第146页

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