| 摘要 | 第1-10页 |
| Abstract | 第10-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| ·选题的出发点和现实意义 | 第12-13页 |
| ·国内外的研究现状 | 第13-15页 |
| ·研究内容 | 第15-16页 |
| ·本文的组织结构 | 第16-17页 |
| ·本文的特色与创新 | 第17-18页 |
| 第2章 再生混凝土及再生骨料的研究 | 第18-24页 |
| ·再生混凝土的国内外发展现状 | 第18页 |
| ·再生骨料的生产工艺 | 第18-19页 |
| ·再生骨料的种类及强化方法 | 第19-20页 |
| ·再生骨料混凝土的原材料特性 | 第20-24页 |
| ·胶凝材料 | 第20-21页 |
| ·粗骨料 | 第21-22页 |
| ·细骨料 | 第22-23页 |
| ·水和减水剂 | 第23-24页 |
| 第3章 再生混凝土强度的影响因素 | 第24-32页 |
| ·水胶比对再生混凝土力学性能的影响 | 第24-25页 |
| ·粉煤灰对再生混凝土力学性能的影响 | 第25-27页 |
| ·再生骨料取代率对再生混凝土强度的影响 | 第27-28页 |
| ·再生细骨料取代率对再生细骨料混凝土强度的影响 | 第27-28页 |
| ·再生粗骨料取代率对再生粗骨料混凝土强度的影响 | 第28页 |
| ·再生骨料的特性对再生混凝土力学性能的影响 | 第28-29页 |
| ·胶凝材料用量对再生混凝土力学性能的影响 | 第29-32页 |
| 第4章 人工神经网络基本原理 | 第32-44页 |
| ·人工神经网络技术概述 | 第32-34页 |
| ·人工神经网络的发展概况 | 第32页 |
| ·人工神经网络的特点 | 第32-33页 |
| ·人工神经网络的分类 | 第33-34页 |
| ·人工神经网络的应用 | 第34页 |
| ·BP 神经网络的基本概念 | 第34-37页 |
| ·BP 神经网络的模型结构 | 第34-35页 |
| ·BP 神经网络的传递函数 | 第35-36页 |
| ·BP 神经网络的学习规则 | 第36-37页 |
| ·BP 神经网络的应用 | 第37页 |
| ·BP 神经网络的基本原理 | 第37-41页 |
| ·BP 网络结构及主要思想 | 第38-39页 |
| ·BP 算法描述 | 第39-41页 |
| ·BP 神经网络的总结与改进 | 第41页 |
| ·本章小结 | 第41-44页 |
| 第5章 再生混凝土强度预测模型的建立 | 第44-72页 |
| ·基于 BP 神经网络的再生混凝土强度预测模型的建立 | 第44-57页 |
| ·训练样本 | 第44-45页 |
| ·再生混凝土强度预测模型的建立 | 第45-48页 |
| ·再生粗骨料混凝土的 BP 网络模型的训练过程 | 第48-53页 |
| ·再生细骨料混凝土的 BP 网络模型的训练过程 | 第53-57页 |
| ·基于 BP 神经网络的再生粗骨料混凝土强度预测模型的应用 | 第57-64页 |
| ·基于 BP 神经网络的强度预测模型的性能评价 | 第57-62页 |
| ·骨料种类和取代率对再生粗骨料混凝土强度的影响 | 第62-63页 |
| ·水胶比和骨料种类对再生粗骨料混凝土强度的影响 | 第63-64页 |
| ·基于 BP 神经网络的再生细骨料混凝土强度预测模型的应用 | 第64-70页 |
| ·基于 BP 神经网络的强度预测模型的性能评价 | 第64-67页 |
| ·骨料种类和取代率对再生细骨料混凝土强度的影响 | 第67-69页 |
| ·水胶比和骨料种类对再生细骨料混凝土强度的影响 | 第69-70页 |
| ·本章小结 | 第70-72页 |
| 第6章 结论与展望 | 第72-76页 |
| ·结论 | 第72-73页 |
| ·展望 | 第73-76页 |
| 参考文献 | 第76-78页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 附录 | 第81-87页 |
