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摘 要
Abstract
目 录
Contents
插图清单
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表清单
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第1章 绪 论
1.1 课题研究背景
1.2 冻融环境下预应力混凝土受弯构件疲劳可靠度研究
1.2.1 钢筋混凝土疲劳可靠度研究
1.2.2冻融环境下预应力混凝土疲劳可靠度研究
1.3 冻融环境下预应力混凝土疲劳寿命预测研究
1.3.1 冻融环境下混凝土疲劳寿命预测方法研究
1.3.2冻融环境下预应力混凝土疲劳寿命预测研究现状
1.4 本文主要研究内容及创新点
1.4.1 主要研究内容
1.4.2 创新点
第2章 冻融环境下混凝土与钢筋疲劳剩余强度及寿命分布模型
2.1 试验简介
2.2 冻融环境下混凝土抗压剩余强度退化模型研究
2.2.1 混凝土疲劳抗压剩余强度模型
2.2.2 混凝土冻融抗压剩余强度模型
2.2.3 冻融环境下混凝土疲劳抗压剩余强度退化模型
2.2.4 冻融应力影响系数
2.3 钢筋疲劳剩余强度退化模型
2.4 冻融环境下预应力混凝土及钢筋的寿命分布模型
2.4.1 冻融环境下混凝土及钢筋疲劳寿命分布
2.4.2 分布类型的检验
2.5 本章小结
第3章 冻融环境下预应力混凝土受弯构件可靠度研究
3.1 结构可靠度基本概念
3.1.1 结构的可靠度与可靠性
3.1.2 结构的随机变量与极限状态
3.1.3 失效概率与可靠度指标
3.2 可靠度基本计算方法
3.2.1 中心点法
3.2.2 验算点法（JC 法）
3.2.3 蒙特卡罗法
3.2.4 百分位秩法
3.3 可靠度计算
3.3.1 基于Monte Carlo法的可靠度计算
3.3.2 基于百分位秩法的可靠度计算
3.4.3 基于概率分布函数的可靠度计算
3.4结果分析
3.5 本章小结
第4章 基于BP神经网络的冻融环境下预应力混凝土疲劳寿命预测
4.1 BP神经网络
4.1.1 BP神经网络模型结构
4.1.2 BP神经网络算法内容
4.1.3 BP神经网络实现步骤
4.2 预应力混凝土疲劳寿命预测模型样本
4.3 网络测试及结果分析
4.4 本章小结
第5章 基于不同算法优化BP神经网络的冻融环境下预应力混凝土疲劳寿命预测
5.1 遗传算法
5.1.1 遗传算法概述
5.1.2 遗传算法基本原理
5.1.3 遗传算法优化BP神经网络基本流程
5.1.4 遗传算法的优点与局限性
5.2 粒子群算法优化BP网络
5.2.1 粒子群算法概述
5.2.2 粒子群算法基本原理
5.2.3 粒子群算法优化BP网络基本流程
5.2.4 粒子群算法的优点与局限性
5.3 基于混合算法优化BP神经网络的预测模型
5.3.1 粒子群算法与遗传算法的结合
5.3.2 混合算法基本思想
5.3.3 PSO-GA算法优化BP神经网络基本流程
5.4 冻融环境下预应力混凝土疲劳寿命预测
5.4.1 各优化算法参数设置
5.4.2 测试结果分析
5.5 本章小结
第6章 结论与展望
6.1 结论
6.2 研究展望
参考文献
攻读学位期间发表的学术论文
致 谢
