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1 38
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2 44
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3 50
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1 100
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2 102
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3 104
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4 106
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