基于径向基神经网络的系杆拱桥索力确定与模型修正



基于径向基神经网络的系杆拱桥索力确定与模型修正

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基于径向基神经网络的系杆拱桥索力确定与模型修正

论文目录
致谢	第1-7页
摘要	第7-8页
Abstract	第8-16页
第一章绪论	第16-21页
1.1 研究背景及意义	第16页
1.2 有限元模型修正概述及研究现状	第16-20页
1.2.1 有限元模型修正基本概念	第16-17页
1.2.2 研究现状	第17-20页
1.3 本文研究内容	第20-21页
第二章径向基神经网络	第21-37页
2.1 人工神经网络	第21-22页
2.1.1 径向基神经网络	第21-22页
2.1.2 相关基本概念	第22页
2.2 RBF神经网络	第22-25页
2.2.1 RBF神经网络结构	第23-24页
2.2.2 RBF神经网络工作原理	第24-25页
2.2.3 RBF神经网络结构设计	第25页
2.3 RBF神经网络算法选择与实现	第25-31页
2.3.1 隐含层中心选取算法	第25-26页
2.3.2 权值计算算法	第26-30页
2.3.3 K-means与RLS混合学习算法	第30页
2.3.4 RBF的Matlab实现	第30-31页
2.4 RBF神经网络应用	第31-36页
2.4.1 结合AMD与RBF有限元模型修正应用	第31-35页
2.4.2 确定施工索力应用	第35-36页
2.5 本章小结	第36-37页
第三章预应力混凝土简支小箱梁模型修正	第37-49页
3.1 有限元模型	第37-38页
3.2 参数的选择与分析	第38-41页
3.2.1 状态变量	第38-39页
3.2.2 设计变量	第39-41页
3.3 子结构划分	第41页
3.4 RBF网络参数分析	第41-44页
3.4.1 样本输入输出向量维数	第41-43页
3.4.2 网络扩展常数	第43-44页
3.5 RBF网络结构及仿真结果	第44-48页
3.5.1 有限元模型修正结果	第45页
3.5.2 修正模型静动力响应预测	第45-48页
3.6 本章小结	第48-49页
第四章基于RBF神经网络确定施工索力	第49-57页
4.1 工程背景	第49-50页
4.2 有限元模型	第50-51页
4.3 径向基神经网络应用	第51-56页
4.3.1 RBF应用概述	第51页
4.3.2 构建网络样本	第51-54页
4.3.3 网络扩展常数	第54页
4.3.4 RBF网络结构设计及仿真结果	第54-56页
4.4 本章小结	第56-57页
第五章梁拱组合体系桥梁有限元模型修正	第57-80页
5.1 工程背景	第57-62页
5.1.1 实际结构与模型结构误差分析	第58页
5.1.2 测试数据	第58-62页
5.2 有限元模型	第62-66页
5.2.1 模型设计	第62-63页
5.2.2 单元类型及边界条件	第63页
5.2.3 初步修正有限元模型	第63-66页
5.3 修正参数分析	第66-73页
5.3.1 修正单元组合划分	第67-68页
5.3.2 RBF神经网络输入输出参数	第68页
5.3.3 参数相对灵敏度计算	第68-73页
5.4 RBF神经网络数据预处理	第73-74页
5.4.1 构建输入输出样本库	第73页
5.4.2 输入样本预处理	第73-74页
5.4.3 输出样本归一化	第74页
5.5 RBF神经网络仿真	第74-77页
5.5.1 网络输入输出向量维数	第74页
5.5.2 样本量大小	第74页
5.5.3 确定网络密度常数	第74-76页
5.5.4 RBF网络结构	第76-77页
5.6 有限元模型修正结果	第77-78页
5.7 本章小结	第78-80页
第六章结论及展望	第80-82页
6.1 结论	第80页
6.2 展望	第80-82页
参考文献	第82-88页
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况	第88页

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