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基于FOA-GRNN长螺旋钻孔压灌混凝土桩质量预测

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第9-17页
    1.1 研究背景第9-10页
    1.2 长螺旋钻孔压灌混凝土桩施工技术第10-11页
    1.3 国内外研究现状第11-14页
    1.4 本文主要研究内容第14-17页
第2章 常规检测方法及预测方法第17-27页
    2.1 承载力的确定方法第17-20页
        2.1.1 静载荷试验第17-19页
        2.1.2 静力触探法第19页
        2.1.3 经验公式法第19-20页
    2.2 完整性的确定方法第20-21页
        2.2.1 低应变试验第20页
        2.2.2 钻芯法第20-21页
    2.3 预测研究的方法第21-25页
        2.3.1 趋势外推预测法第21-22页
        2.3.2 灰色模型预测法第22-23页
        2.3.3 数值分析法第23页
        2.3.4 神经网络第23-25页
        2.3.5 组合预测法第25页
    2.4 预测精度评价第25-26页
    2.5 本章小结第26-27页
第3章 长螺旋钻孔压灌混凝土桩质量因素分析第27-41页
    3.1 长螺旋钻孔压灌混凝土桩承载机理第27-31页
        3.1.1 承载机理第27-29页
        3.1.2 荷载传递过程分析第29页
        3.1.3 单桩的破坏形式第29-30页
        3.1.4 适用范围第30-31页
    3.2 长螺旋钻孔压灌混凝土桩单桩质量影响因素第31-39页
        3.2.1 岩土土层因素分析第31-33页
        3.2.2 桩体因素分析第33-34页
        3.2.3 施工因素分析第34-38页
        3.2.4 时间和空间效应影响因素分析第38-39页
    3.3 长螺旋钻孔压灌混凝土桩质量预测输出第39-40页
        3.3.1 单桩竖向极限承载力第39页
        3.3.2 桩身完整性第39-40页
    3.4 本章小结第40-41页
第4章 基于FOA-GRNN的长螺旋钻孔压灌混凝土桩质量预测模型构建第41-57页
    4.1 广义回归神经网络模型第41-46页
        4.1.1 GRNN的网络结构组成第41-42页
        4.1.2 GRNN的理论基础第42-45页
        4.1.3 神经网络求解质量预测的可行性第45-46页
    4.2 果蝇算法第46-48页
    4.3 基于FOA-GRNN质量预测模型第48-56页
        4.3.1 数据的收集第48页
        4.3.2 样本信息的预处理第48-49页
        4.3.3 长螺旋钻孔压灌混凝土桩质量预测指标体系的确定第49-54页
        4.3.4 FOA-GRNN神经网络模型的构建第54-55页
        4.3.5 FOA优化过程建模步骤分析第55-56页
    4.4 本章小结第56-57页
第5章 长螺旋钻孔压灌混凝土桩质量预测模型实例分析第57-67页
    5.1 样本的采集第57-59页
    5.2 数据处理第59-61页
    5.3 长螺旋钻孔压灌混凝土桩单桩竖向承载力预测模型实现第61-66页
        5.3.1 FOA-GRNN神经网络结构及参数的选取第61页
        5.3.2 FOA-GRNN神经网络的优化第61-63页
        5.3.3 模型预测结果分析第63-66页
    5.4 本章小结第66-67页
结论与展望第67-69页
参考文献第69-72页
致谢第72-73页
作者简介第73页
攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果第73-74页

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