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基于BP-ANN模型的RC深受弯构件受剪承载性能与灵敏度分析

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基于BP-ANN模型的RC深受弯构件受剪承载性能与灵敏度分析
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第一章 绪论第10-16页
  1.1 概述第10-11页
  1.2 深受弯构件的研究现状第11-14页
    1.2.1 国外研究现状第11-12页
    1.2.2 国内研究现状第12-14页
  1.3 人工神经网络简介第14-15页
  1.4 本文的主要工作第15-16页
第二章 深受弯构件的受剪承载性能第16-24页
  2.1 影响钢筋混凝土深受弯构件抗剪承载力的因素第16-19页
    2.1.1 混凝土强度等级第16页
    2.1.2 剪跨比第16-17页
    2.1.3 竖向腹筋配筋率第17-18页
    2.1.4 跨高比第18页
    2.1.5 纵向钢筋配筋率第18-19页
  2.2 受剪设计方法第19-23页
    2.2.1 中国GB 50010-2010规范第19-20页
    2.2.2 美国ACI318-11规范第20-22页
    2.2.3 加拿大CSA A23.3-04规范第22-23页
    2.2.4 欧洲EC2规范第23页
  2.3 本章小结第23-24页
第三章 神经网络工作基本原理第24-36页
  3.1 神经网络的澳门美高梅真人娱乐官网第24-25页
  3.2 神经网络分类第25-27页
    3.2.1 人工神经网络组成第25-26页
    3.2.2 人工神经网络的种类第26-27页
  3.3 BP神经网络工作原理第27-32页
    3.3.1 神经网络模型第27-28页
    3.3.2 BP算法及公式推导第28-31页
    3.3.3 神经网络计算流程第31-32页
  3.4 网络设计中应注意的几个问题第32-34页
    3.4.1 网络的层数第32-33页
    3.4.2 隐含层神经元数目的选取第33-34页
    3.4.3 初始权值的选取第34页
    3.4.4 学习速率第34页
  3.5 本章小结第34-36页
第四章 基于BP-ANN的RC深受弯构件受剪承载力研究第36-50页
  4.1 数据分析第36-37页
  4.2 基于ANN的预测模型的建立第37-39页
    4.2.1 ANN模型的选取第37页
    4.2.2 BP-ANN模型的建立第37-39页
  4.3 多元回归分析模式第39-41页
  4.4 深受弯构件规范结果与神经网络计算结果对比第41-42页
  4.5 钢筋混凝土深受弯构件受剪承载力单因素分析第42-46页
    4.5.1 混凝土强度等级的影响第42-43页
    4.5.2 跨高比的影响第43-44页
    4.5.3 竖向腹筋配筋率的影响第44-46页
  4.6 基于正交试验设计的理论分析第46-48页
    4.6.1 正交试验理论第46页
    4.6.2 正交试验表的选定第46-48页
    4.6.3 正交试验极差分析第48页
  4.7 本章小结第48-50页
第五章 灵敏度分析第50-62页
  5.1 灵敏度分析理论第50-53页
    5.1.1 局部灵敏度分析第51页
    5.1.2 全局灵敏度分析第51-53页
  5.2 灵敏度试验设计第53-58页
    5.2.1 试验数据参数的灵敏度第53-55页
    5.2.2 BP-ANN模型及规范公式的EFAST灵敏度第55-57页
    5.2.3 其他方法计算灵敏度值第57-58页
  5.3 基于灵敏度的BP-ANN模型优化第58-60页
  5.4 本章小结第60-62页
结论与展望第62-64页
参考文献第64-68页
附录第68-80页
攻读硕士学位期间发表的学术成果第80-81页
致谢第81页

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