一、汕汾高速公路汕头海湾大桥北引道段软基处理(论文文献综述)
肖汝诚,程进,葛耀君,李建中,石雪飞,孙利民,张启伟,郭瑞,淡丹辉,季云峰[1](2006)在《桥梁工程篇》文中认为一、桥梁工程建设发展概述 1.桥梁建设十年发展成就在20世纪80年代之前,我国还没有一座真正意义上的现代化大跨径悬索桥和斜拉桥。进入20 世纪90年代以后,伴随着世界最大规模公路建设的展开,我国积极吸纳当今世界结构力学、材料学、建筑学的最新成果,桥梁建设得到极大发展, 在长江、黄河等大江大河和沿海海域,建成了一大批有代表性的世界级桥梁。目前,在187万km的公路上,有各类桥梁32万多座、1337.6万延米, 其中长度超千米的特大型桥梁有717座。总体而言,我国桥梁建设水平已跻身于国际先进行列。
尹珺[2](2006)在《基于人工神经网络的高速公路软基沉降预测研究》文中研究指明在软土地基上修建高速公路,造价高,技术标准高,对路基稳定性和沉降量要求十分严格。由于软土具有压缩性和含水量大、强度低、透水性差等特点,软基沉降成为高速公路工程的一个核心问题,关系到整个工程的成败。路基工后沉降的及时而准确预测,对路堤施工控制和路面铺筑时间的合理确定具有重要的指导意义。目前,公认的比较合理的沉降预测方法是依据现场实测沉降值进行拟合的方法,由于沉降拟合方程中所有的待定参数都必须由实测沉降数据拟合确定,故要求实测沉降时间间隔尽量长,无法满足工程上尽量早预报沉降的要求。由于人工神经网络具有较强的非线性映射能力和学习能力,本文提出了基于人工神经网络的高速公路路基沉降预测新方法。该方法利用实测资料直接建模,避免了计算过程中带来的各种人为因素的干扰,基于函数干涉的两种不同方式,本文推荐了两种公路软基沉降预测人工神经网络模型,一种是对传统的BP网络进行改进,建立带反馈调控器的动态BP网络,用调控器进行函数干涉;另一种是基本保留传统的BP网络结构不变,将影响函数加入到学习样本集中,从而实现对网络的干涉。算例表明,本文提出的方法可以根据较短预压期的沉降观测资料实现高精度的后期沉降预测,使得及时预报预压时间和预测工后沉降量成为可能。本文所建立的模型预测精度高、简便易行,具有广泛的工程实用价值。
周荣海[3](2005)在《海湾大桥北引道沥青混凝土罩面设计》文中研究说明结合广东省汕汾高速公路汕头海湾大桥北引道路面加铺工程,分析软基路段过渡性路面的病害,提出沥青混凝土路面罩面结构设计和施工中须注意的问题。
罗志强,蔡业青[4](2005)在《海湾大桥北引道沥青混凝土罩面设计研究》文中指出结合广东省汕汾高速公路汕头海湾大桥北引道路面加铺工程,调查和分析1997年通车的汕头海湾大桥北引道采用软基路段的过渡性路面所出现的不同程度的病害,提出沥青混凝土路面罩面结构设计和施工必须注意的问题,实践证明是一种行之有效的路面罩面结构.
蔡业青,栗学铭,张敬沛[5](2002)在《海湾大桥北引道罩面设计》文中提出广东省汕汾高速公路汕头海湾大桥北引道由于原设计对部分软基路段采用过渡性路面 ,经过三年营运后出现不同程度的病害 ,本文探讨了如何对其进行罩面设计
卢荣辉[6](2002)在《汕汾高速公路汕头海湾大桥北引道段软基处理》文中指出本文介绍汕汾高速公路汕头海湾大桥北引道段软土地基处理的方法 ,并对处理效果进行了总结。
二、汕汾高速公路汕头海湾大桥北引道段软基处理(论文开题报告)
(1)论文研究背景及目的
此处内容要求:
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例:
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
(2)本文研究方法
调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、汕汾高速公路汕头海湾大桥北引道段软基处理(论文提纲范文)
(2)基于人工神经网络的高速公路软基沉降预测研究(论文提纲范文)
摘要 |
ABSTRACT |
第一章 绪论 |
1.1 高速公路软基沉降问题概述 |
1.2 路基沉降计算和预测研究现状 |
1.2.1 路基沉降计算方法 |
1.2.2 路基沉降预测方法研究现状 |
1.3 本文主要研究内容 |
第二章 沉降预测模型分析 |
2.1 曲线拟合法 |
2.1.1 结度对数配合法(三点法) |
2.1.2 双曲线拟合法 |
2.1.3 星野线法 |
2.1.4 指数曲线法 |
2.1.5 抛物线法 |
2.1.6 泊松曲线法 |
2.2 灰色系统法 |
2.3 遗传算法 |
2.4 小结 |
第三章 人工神经网络的基本原理 |
3.1 人工神经网络的概述 |
3.1.1 人工神经网络起源 |
3.1.2 人工神经网络的主要研究方向及最新动态 |
3.1.3 常见的人工神经网络模型 |
3.2 人工神经元模型 |
3.2.1 人工神经元的基本概念 |
3.2.2 人工神经元网络模型结构 |
3.3 人工神经网络基本特性 |
3.3.1 人工神经网络基本特性 |
3.4 人工神经网络学习规则和工作方式 |
3.4.1 人工神经网络学习规则 |
3.4.2 人工神经网络工作方式 |
3.5 小结 |
第四章 路基沉降预测的人工神经网络BP模型 |
4.1 人工神经网络BP模型 |
4.1.1 人工神经网络BP模型构成原理 |
4.1.2 BP网络模型的算法原理 |
4.2 沉降预测的BP网络模型 |
4.2.1 软土地基沉降机理及计算方法 |
4.2.2 软土地基沉降人工神经网络沉降预测的步骤 |
4.3 BP神经网络路基沉降预测模型的建立 |
4.3.1 BP网络预测模型输入输出设计 |
4.3.2 BP网络隐层数及隐节点的设计 |
4.3.3 BP网络激活函数选取 |
4.3.4 BP网络学习率η的选择 |
4.3.5 BP网络学习规则的确定 |
4.3.6 BP网络学习次数 |
4.3.7 BP网络学习过程 |
4.3.8 BP网络终止学习条件 |
4.3.9 BP网络训练 |
4.4 BP网络的改进 |
4.5 小结 |
第五章 工程应用实例 |
5.1 模型验证与实际应用 |
5.1.1 模型验证 |
5.1.2 模型应用 |
5.2 采用函数影响技术的神经网络沉降预测模型 |
5.2.1 网络结构 |
5.2.2 网络训练 |
5.2.3 模型验证 |
5.3 带调控器的神经网络沉降预测模型 |
5.3.1 带调控器的BP网络 |
5.3.2 带调控器神经网络沉降预测模型 |
5.3.3 模型验证 |
5.4 本章小结 |
第六章 程序介绍 |
6.1 面向对象技术应用基础 |
6.1.1 面向对象基本概念 |
6.1.2 面向对象技术产生发展的原因 |
6.1.3 Visual Basic语言面向对象技术 |
6.2 程序系统简介 |
6.3 网络学习参数设置 |
6.4 学习状态窗口 |
6.5 动态绘图窗口 |
6.6 网络认识窗口 |
6.7 帮助系统窗口 |
6.8 小结 |
第七章 结论与展望 |
7.1 结论 |
7.2 展望 |
致谢 |
参考文献 |
在学期间发表论文及科研获奖情况 |
(3)海湾大桥北引道沥青混凝土罩面设计(论文提纲范文)
1 路面结构方案的选择分析 |
1.1 加铺水泥混凝土路面 |
1.2 加铺复合式路面 |
1.3 加铺沥青混凝土路面 |
2 加铺沥青混凝土路面的原则 |
3 选择与设计高程相适应的沥青路面结构 |
4 路面材料 |
4.1 沥青面层 |
4.2 玻璃纤维土工格栅 |
5 施工中需注意的问题 |
(1) 重视沥青混合料的设计质量和施工质量。 |
(2) 确保玻璃纤维格栅的施工质量。 |
(3) 加铺路面横坡必须满足设计要求。 |
(4) 加铺路面纵坡必须满足设计要求。 |
(4)海湾大桥北引道沥青混凝土罩面设计研究(论文提纲范文)
1 海湾大桥北引道路面的现有工程概况 |
2 路面结构方案的选择分析 |
3 加铺沥青混凝土路面的原则 |
4 选择与设计高程相适应的沥青路面结构 |
5 路面材料 |
5.1 沥青面层 |
5.2 玻璃纤维土工格栅 |
6 施工过程中需注意的问题 |
7 结束语 |
(5)海湾大桥北引道罩面设计(论文提纲范文)
1 工程概况 |
2 方案比选 |
3 加铺原则 |
4 实施方案 |
5 路面材料 |
5.1 沥青面层 |
5.2 土工合成材料 |
6 施工方法 |
7 体会 |
四、汕汾高速公路汕头海湾大桥北引道段软基处理(论文参考文献)
- [1]桥梁工程篇[A]. 肖汝诚,程进,葛耀君,李建中,石雪飞,孙利民,张启伟,郭瑞,淡丹辉,季云峰. 工程建设技术发展研究报告, 2006
- [2]基于人工神经网络的高速公路软基沉降预测研究[D]. 尹珺. 国防科学技术大学, 2006(07)
- [3]海湾大桥北引道沥青混凝土罩面设计[J]. 周荣海. 交通科技, 2005(05)
- [4]海湾大桥北引道沥青混凝土罩面设计研究[J]. 罗志强,蔡业青. 广东工业大学学报, 2005(02)
- [5]海湾大桥北引道罩面设计[J]. 蔡业青,栗学铭,张敬沛. 中南公路工程, 2002(03)
- [6]汕汾高速公路汕头海湾大桥北引道段软基处理[J]. 卢荣辉. 建筑技术开发, 2002(01)