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锤击桩单桩极限承载力的神经网络预测研究

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锤击桩单桩极限承载力的神经网络预测研究
论文目录
 
摘要第1-5 页
Abstract第5-8 页
第一章 绪论第8-16 页
  · 问题的提出第8 页
  · 锤击桩概述第8-9 页
  · 单桩极限承载力的确定方法综述第9-12 页
    · 传统的确定单桩极限承载力的方法第9-11 页
    · 有限元法第11 页
    · 神经网络预测法第11-12 页
  · 本文的研究目的和研究意义第12-13 页
  · 本文的研究方法和主要内容第13-14 页
  参考文献第14-16 页
第二章 锤击桩的沉桩机理及单桩极限承载力的影响因素分析第16-26 页
  · 前言第16 页
  · 锤击桩沉桩机理综述第16-19 页
    · 锤击桩的沉桩机理第16 页
    · 砂性土和粘性土中锤击沉桩特性的区别第16-18 页
    · 锤击沉桩时的动态阻力分析第18 页
    · 锤击沉桩时沉桩阻力的分布规律第18-19 页
  · 锤击桩的荷载传递机理第19-21 页
    · 桩侧阻力的发挥第20-21 页
    · 桩端阻力的发挥第21 页
  · 锤击沉桩单桩竖向极限承载力的影响因素分析第21-23 页
    · 桩周土的工程性质和土层分布第21 页
    · 成桩效应第21-22 页
    · 桩身材料第22 页
    · 桩的几何特征第22-23 页
    · 打桩施工参数第23 页
  · 单桩承载力的时间效应第23-24 页
  · 本章小结第24-25 页
  参考文献第25-26 页
第三章 人工神经网络理论第26-37 页
  · 人工神经网络的定义第26 页
  · 人工神经网络的发展简史第26-27 页
  · 神经网络的特点第27 页
  · 人工神经网络基础第27-31 页
    · 生物神经网络第27-28 页
    · 人工神经元第28-29 页
    · 激活函数第29-30 页
    · 人工神经网络的学习过程第30 页
    · 人工神经网络的分类和结构第30-31 页
  · BP 神经网络的基本原理第31-33 页
    · BP 神经网络简介第31-33 页
    · BP 神经网络存在的主要问题第33 页
    · 本文对BP 算法的若干改进第33 页
  · 遗传算法基本原理第33-36 页
    · 遗传算法概述第33-34 页
    · 遗传算法的优点第34 页
    · 遗传算法的基本操作第34-36 页
  · 本章小结第36 页
  参考文献第36-37 页
第四章 锤击桩单桩极限承载力的神经网络预测模型设计第37-47 页
  · 前言第37 页
  · 神经网络预测模型的建立第37-43 页
    · 样本的建立第37 页
    · 样本的预处理第37-38 页
    · 网络结构设计第38-39 页
    · 输入输出层设计第39 页
    · 隐层设计第39-40 页
    · 激活函数的选择第40-41 页
    · 训练函数的选择第41-43 页
    · 学习函数的选择第43 页
    · 误差性能函数第43 页
  · 用遗传算法优化BP 神经的初始权重第43-45 页
    · 前言第43-44 页
    · 适应度函数设计第44 页
    · 遗传算法优化BP 神经网络初始权重设计第44-45 页
  · 本章小结第45-46 页
  参考文献第46-47 页
第五章 网络预测效果分析第47-52 页
  · 工程实例简介第47 页
  · 神经网络预测过程第47-49 页
  · 神经网络预测结果第49 页
  · 对比分析第49-51 页
  · 本章小结第51-52 页
第六章 总结与展望第52-54 页
  · 结论第52 页
  · 展望第52-54 页
致谢第54-55 页
附录第55-57 页

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