文摘
英文文摘
西南交通大学学位论文版权使用授权书
西南交通大学学位论文创新性声明
第1章绪论
1.1课题的研究意义与国内外现状分析
1.1.1课题的研究意义
1.1.2国内外现状分析
1.2课题研究内容和拟解决的关键问题
第2章桥梁结构健康监测系统
2.1概论
2.2桥梁健康监测系统的构建和需要解决的问题
2.2.1桥梁健康监测新概念
2.2.2健康监测系统设计
2.3传感器的选择和优化布设
2.3.1传感元件(sensor)选择
2.3.2传感器的优化布设
2.4光导纤维在桥梁结构健康监测系统中的应用
2.4.1光纤传感器在桥梁结构健康监测中的应用
2.4.2光纤传感器的组成及原理
2.4.3光纤传感器安装工艺研究
2.4.4光纤传感器应用中的一些问题
2.4.5结语
2.5基于Internet/Intranet的桥梁结构健康监测系统
2.5.1基于Internet/Intranet的桥梁结构健康监测系统
2.5.2现场数据采集站
2.5.3基于Internet/Intranet的桥梁结构健康监测系统信息处理方法
2.5.4结语
第3章基于神经网络的桥梁结构模糊综合评判
3.1几种常用的桥梁结构评估方法
3.1.1桥梁承载能力的评估方法
3.1.2桥梁损伤的多层次模糊综合评价方法
3.1.3桥梁损伤评估及对策专家系统
3.2桥梁结构评价的模糊分级法
3.2.1《公路养护技术规范》(JTJ 073-96)综合评定法
3.2.2公路桥梁管理系统
3.3神经网络与遗传算法简介
3.3.1神经网络
3.3.2遗传算法
3.4基于神经网络的桥梁结构模糊综合评判
3.4.1应用正交试验法安排桥梁结构模糊综合评判试验
3.4.2应用均匀设计法安排桥梁结构模糊综合评判试验
3.4.3应用组合正交表安排桥梁结构模糊综合评判试验
3.4.4桥梁检测资料
3.4.5基于神经网络的桥梁结构模糊综合评判
3.4.6结语
第4章桥梁结构的损伤识别及耐久性研究
4.1几种常用的结构损伤识别方法简介
4.1.1自动损伤识别的方法
4.1.2几种常用识别方法简介
4.2神经网络在结构损伤识别中的应用
4.2.1样本点数量的确定及分布原则
4.2.2输入参数的选择
4.2.3参数处理
4.2.4学习模式对的收集策略
4.3基于遗传算法的桥梁结构损伤识别
4.3.1选择待识别的结构参数
4.3.2确定识别所需的量测信息
4.3.3建立结构静态反应残差矩阵
4.3.4定义问题的目标函数
4.3.5基于遗传算法的桥梁结构损伤识别
4.3.6结语
4.4基于神经网络的混凝土桥梁荷载识别方法研究
4.4.1混凝土梁荷载-挠度全曲线的研究概况
4.4.2应用神经网络模拟混凝土梁的荷载-挠度曲线和荷载识别
4.4.3算例
4.4.4结语
4.5基于神经网络的部分预应力混凝土梁荷载-裂缝模型研究
4.5.1部分预应力混凝土梁弯曲裂缝研究概况
4.5.2应用神经网络模拟部分预应力混凝土梁的荷载-裂缝关系
4.5.3算例和讨论
4.5.4结语
4.6基于神经网络的混凝土开裂后钢筋锈蚀量预测模型研究
4.6.1混凝土开裂后钢筋锈蚀量研究概况
4.6.2基于神经网络的混凝土开裂后钢筋锈蚀量预测模型
4.6.3算例
4.6.4结语
4.7基于遗传算法的混凝土桥梁耐久性优化设计
4.7.1混凝土桥梁耐久性优化设计
4.7.2遗传算法在混凝土桥梁耐久性优化设计中的应用
4.7.3混凝土桥梁耐久性优化设计算例
4.7.4结语
4.8应用结构健康监测数据进行桥梁的疲劳分析和寿命预测
4.8.1桥面板横截面疲劳分析模型
4.8.2疲劳分析的方法和策略
4.8.3疲劳损伤评估和寿命预测
第5章基于遗传算法与神经网络的结构可靠度分析
5.1概论
5.1.1基本概念
5.1.2结构可靠度研究历史简介
5.2常用结构可靠度分析方法简介
5.2.1概率模型
5.2.2非概率模型
5.2.3结语
5.3基于遗传算法与神经网络的桥梁结构可靠度分析
5.3.1遗传算法和人工神经网络的应用原理
5.3.2 Brotonne斜拉桥可靠性分析
5.3.3洞庭湖大桥主梁可靠度分析
5.3.4结语
结论
致谢
参考文献
附表1
附表2
附表3
附表4
参加的科研项目及发表（或待发表）的文章
