| 第一章 绪论 | 第1-14页 |
| ·引言 | 第7-8页 |
| ·国内外自密实混凝土的研究动态及现状 | 第8-9页 |
| ·国外自密实混凝土的研究动态和现状 | 第8-9页 |
| ·国内自密实混凝土的研究动态和现状 | 第9页 |
| ·国内外对于神经网络的研究动态及现状 | 第9-11页 |
| ·目前国内外对自密实混凝土硬化后配筋结构的力学性能研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文的工作及现实意义 | 第12-14页 |
| ·本课题研究的意义 | 第12-13页 |
| ·本文的主要工作 | 第13-14页 |
| 第二章 自密实混凝土的试验研究 | 第14-37页 |
| ·自密实混凝土的定义及性质 | 第14页 |
| ·自密实混凝土的流变学理论 | 第14-19页 |
| ·宾汉姆(Bingham)模型 | 第15-17页 |
| ·斯托克斯定律假设 | 第17页 |
| ·自密实混凝土的填充性能 | 第17-19页 |
| ·自密实混凝土的配合比试验研究 | 第19-22页 |
| ·自密实混凝土配合比设计原理 | 第20-22页 |
| ·自密实混凝土的配合比设计程序 | 第22-26页 |
| ·全计算法的基本概念 | 第22-23页 |
| ·配合比设计程序 | 第23-26页 |
| ·新拌自密实混凝土工作性能的研究 | 第26-36页 |
| ·SCC的原材料选择 | 第26-27页 |
| ·本试验中自密实混凝土工作性能所采用的测试方法 | 第27-29页 |
| ·改变参数对自密实混凝土工作性能的影响 | 第29-36页 |
| ·结论 | 第36-37页 |
| 第三章 人工神经网络在自密实混凝土中的应用 | 第37-60页 |
| ·前言 | 第37页 |
| ·神经网络模型 | 第37-41页 |
| ·基本概念 | 第38页 |
| ·人工神经元 | 第38-39页 |
| ·激励函数 | 第39-40页 |
| ·学习规则 | 第40-41页 |
| ·BP神经网络及其算法 | 第41-48页 |
| ·基于BP算法的多层前馈网络模型 | 第41-43页 |
| ·BP学习算法 | 第43-46页 |
| ·BP算法的程序实现 | 第46-48页 |
| ·SCC的神经网络模型 | 第48页 |
| ·数据库 | 第48-50页 |
| ·人工神经网络模型的训练过程 | 第50-59页 |
| ·准备工作 | 第50-51页 |
| ·神经网络的构造与应用 | 第51-59页 |
| ·结论 | 第59-60页 |
| 第四章 自密实混凝土梁的浇注和受力性能试验 | 第60-69页 |
| ·神经网络优化配合比 | 第60页 |
| ·浇注自密实混凝土梁试验 | 第60-63页 |
| ·自密实混凝土受弯构件受力性能试验 | 第63-68页 |
| ·试验装置和试验过程 | 第63-64页 |
| ·试验结果分析 | 第64-65页 |
| ·荷载与跨中挠度的关系 | 第65-67页 |
| ·弯曲破坏梁截面的平均应变 | 第67-68页 |
| ·小结 | 第68-69页 |
| 第五章 结论 | 第69-71页 |
| ·主要结论 | 第69页 |
| ·尚需深入研究的问题 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75页 |