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第1章 绪论1

1.1引言1

1.2应用现状2

1.2.1智能技术在国内土木工程领域的应用3

1.2.2智能技术在国外土木工程领域的应用6

1.3建筑结构人工智能实验分析环境的研究意义11

第2章 建筑结构人工智能实验分析环境及其数据库与数据挖掘13

2.1建筑结构人工智能实验分析环境13

2.1.1建筑结构人工智能实验分析环境的概念13

2.1.2建筑结构人工智能实验分析环境的构成14

2.2建筑结构人工智能实验分析环境数据库14

2.2.1结构行为15

2.2.2标准化的结构行为17

2.2.3结构反应18

2.3知识发现方法19

第3章 结构工作行为数值模式与结构构造状态数值模式23

3.1结构工作行为数值模式23

3.1.1结构工作行为数值模式概述23

3.1.2广义墙板矩阵及相似度25

3.2结构构造状态数值模式30

3.2.1细胞自动机模型30

3.2.2基于FEA的无量纲化模型31

第4章 类似区域匹配准则与结构工作行为匹配准则38

4.1类似区域匹配准则138

4.1.1数学表达38

4.1.2应用结果39

4.1.3结果分析42

4.2类似区域匹配准则244

4.2.1数学表达44

4.2.2应用结果45

4.2.3结果分析48

4.3类似区域匹配准则350

4.3.1数学表达50

4.3.2应用结果50

4.3.3结果分析54

4.4 3种类似区域匹配准则的比较55

4.5结构工作行为匹配准则56

第5章 建筑结构人工智能实验分析环境的变异性预测功能57

5.1建筑结构人工智能实验分析环境的变异性预测功能简介57

5.2不考虑结构边界变异的结构构造与工作行为变异性描述58

5.2.1相似度曲线58

5.2.2相似度曲线包络线的回归分析63

5.2.3包络线系数的支持向量机模型68

5.3考虑结构边界变异的结构工作行为变异性描述71

5.3.1结构边界变异现象71

5.3.2边界变异参数分析71

第6章 建筑结构人工智能实验分析环境中的神经网络模型78

6.1 BP神经网络模型78

6.1.1神经网络模型的输入与输出78

6.1.2 BP神经网络模型的建立79

6.1.3 BP神经网络模型的应用81

6.1.4 BP神经网络模型应用的精度分析84

6.2 RBF神经网络模型87

6.2.1 RBF神经网络模型的建立87

6.2.2 RBF神经网络模型的应用89

6.2.3 RBF神经网络模型应用的精度分析91

6.3 RA神经网络模型94

6.3.1 RA神经网络模型的建立94

6.3.2 RA神经网络模型的应用94

6.3.3 RA神经网络模型应用的精度分析97

第7章 建筑结构人工智能实验分析环境的应用100

7.1基于结构的标准化工作模式和细胞自动机构造状态模式的预测实例1100

7.2基于结构的试验工作模式和细胞自动机构造状态模式的预测实例2102

7.3基于结构的试验工作模式和FEA无量纲化构造状态模式的预测实例3104

7.4基于结构的试验工作模式和细胞自动机构造状态模式的预测实例4106

7.5建筑结构人工智能实验分析环境预测实例讨论及与FEA结果对比108

附录A类似区域匹配准则1应用结果110

附录B 类似区域匹配准则2应用结果115

附录C类似区域匹配准则3应用结果120

参考文献125