| 第一章 绪论 | 第1-21页 |
| 1．1 桥梁安全性评价的目的和意义 | 第8-9页 |
| 1．2 国内外桥梁安全性评价研究概况 | 第9-16页 |
| 1．2．1 国内外桥梁安全性评价的研究现状 | 第10-12页 |
| 1．2．2 现有的桥梁安全性评价方法 | 第12-16页 |
| 1．3 桥梁安全性评价的神经网络法研究概况 | 第16-17页 |
| 1．4 课题背景和主要研究内容 | 第17-21页 |
| 1．4．1 课题背景 | 第17-19页 |
| 1．4．2 主要研究内容 | 第19-21页 |
| 第二章 RBF神经网络的基本原理 | 第21-29页 |
| 2．1 RBF神经网络的基本原理 | 第21-27页 |
| 2．2 RBF神经网络与BP神经网络的比较 | 第27-28页 |
| 2．3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于RBF神经网络的钢管混凝土拱桥的安全性评价方法 | 第29-35页 |
| 3．1 安全性评价模型的建立 | 第29页 |
| 3．2 评价指标体系及其标准的确定 | 第29-32页 |
| 3．3 RBF神经网络用于钢管混凝土拱桥安全性评价 | 第32页 |
| 3．4 Matlab工具箱 | 第32-33页 |
| 3．5 RBF神经网络设计函数 | 第33-34页 |
| 3．6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于RBF神经网络的钢管混凝土拱桥安全性评价的应用 | 第35-45页 |
| 4．1 建立钢管混凝土拱桥安全性评价模型 | 第35页 |
| 4．1．1 工程概况 | 第35页 |
| 4．1．2 评价模型的建立 | 第35页 |
| 4．2 基于RBF神经钢络的安全性评价 | 第35-44页 |
| 4．2．1 承载力RBF神经网络评价 | 第37-41页 |
| 4．2．2 承重构件损伤RBF神经网络评价 | 第41-42页 |
| 4．2．3 外观缺损状况RBF神经网络评价 | 第42-43页 |
| 4．2．4 钢管混凝土拱桥整桥安全性RBF神经网络评价 | 第43-44页 |
| 4．3 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 安全性评价系统的实现与应用 | 第45-59页 |
| 5．1 系统设计的基本原则 | 第45页 |
| 5．2 系统功能模块的划分及其实现 | 第45-53页 |
| 5．3 系统实现过程中的关键技术 | 第53-57页 |
| 5．4 系统程序运行环境及其安装 | 第57-59页 |
| 第六章 结论与展望 | 第59-61页 |
| 6．1 主要结论 | 第59-60页 |
| 6．2 展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 作者在攻读硕士期间发表的学术论文 | 第66页 |
| 作者在攻读硕士期间参加的科研课题 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
