高土石坝坝料试验及结构分区智能优化研究



高土石坝坝料试验及结构分区智能优化研究

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高土石坝坝料试验及结构分区智能优化研究

论文目录
摘要	第1-6 页
Abstract	第6-11 页
第一章绪论	第11-20 页
· 问题的提出	第11-14 页
· 国内外土石坝的概况	第14-15 页
· 土石坝心墙掺砾料的物理力学性质的研究	第15-16 页
· 材料力学参数的智能辨识方法的研究现状	第16-17 页
· 坝体结构优化分析的研究现状	第17-19 页
· 本文的研究工作内容	第19-20 页
第二章高土石坝材料的力学试验研究	第20-61 页
· 引言	第20-21 页
· 心墙料的力学试验研究	第21-41 页
· 不同掺砾量土料的力学特性试验研究	第21-31 页
· 心墙混合料和掺砾料的三轴剪切试验研究	第31-41 页
· 堆石料的应力－应变特性试验研究	第41-49 页
· 试验内容	第41 页
· 试验方法及试验成果	第41-49 页
· 坝料流变试验研究	第49-60 页
· 流变试验内容	第50 页
· 试验仪器设备	第50-51 页
· 试验步骤	第51-52 页
· 试验结果	第52-60 页
· 本章小结	第60-61 页
第三章高心墙土石坝材料力学模型与参数的智能分析	第61-85 页
· 引言	第61 页
· 理论基础	第61-67 页
· 遗传算法简介	第61-62 页
· 基本术语	第62 页
· 基本原理	第62-63 页
· 基本操作	第63-64 页
· 基本计算过程	第64-66 页
· 遗传算法的改进	第66-67 页
· 基于改进遗传算法的模型参数识别	第67-69 页
· 目标函数的确定	第67 页
· 模型参数识别算法	第67-69 页
· 高心墙土石坝材料邓肯－张模型参数识别	第69-79 页
· 邓肯－张E-B 增量模型	第69-74 页
· E-B 模型参数识别	第74-79 页
· 高心墙土石坝材料流变模型参数识别	第79-84 页
· 坝料流变机理	第79-80 页
· 三维流变本构模型	第80-81 页
· 高心墙土石坝流变模型参数识别	第81-84 页
· 本章小结	第84-85 页
第四章高心墙土石坝坝体结构的智能优化分析	第85-106 页
· 引言	第85-86 页
· 基础理论	第86-92 页
· 均匀设计简介	第86-87 页
· 人工神经网络简介	第87-92 页
· 高心墙土石坝体结构的智能优化分析方法	第92-94 页
· 高心墙土石坝体结构的智能优化分析	第94-105 页
· 目标函数的确立	第94-97 页
· 样本的构造	第97-103 页
· 坝体结构智能优化分析	第103-105 页
· 本章小结	第105-106 页
第五章高土石坝坝体的稳定性分析	第106-124 页
· 引言	第106-107 页
· 高土石坝静力稳定性分析	第107-116 页
· 坝体沉降和应力应变分析	第107-112 页
· 坝坡稳定性分析	第112-116 页
· 坝体的长期稳定性分析	第116-122 页
· 计算条件与方案	第116-117 页
· 计算结果与稳定性分析	第117-122 页
· 本章小结	第122-124 页
第六章结论与展望	第124-127 页
· 结论	第124-126 页
· 展望	第126-127 页
参考文献	第127-134 页
发表的文章与参加的科研项目	第134-135 页
致谢	第135 页

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