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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于基因表达式算法的路面材料性能预测
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基于基因表达式算法的路面材料性能预测
 
     论文目录
 
摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第13-25页
    1.1 研究目的与意义第13页
    1.2 国内外研究现状第13-23页
        1.2.1 沥青混合料动态模量预测模型研究现状第13-19页
        1.2.2 再生沥青混合料动态模量预测模型研究现状第19-21页
        1.2.3 混凝土自收缩预测模型研究现状第21-23页
    1.3 本文研究内容及技术路线第23-25页
        1.3.1 研究内容第23-24页
        1.3.2 技术路线第24-25页
第2章 基于GEP算法的沥青混合料动模量预测第25-34页
    2.1 前言第25页
    2.2 基因表达式编程算法第25-27页
        2.2.1 基因表达式第25-26页
        2.2.2 GEP的基因结构第26-27页
    2.3 沥青混合料动态模量预测模型的建立第27-28页
        2.3.1 影响因素的分析第27页
        2.3.2 沥青混合料动态模量函数模型预测的求解流程第27-28页
    2.4 GEP算法的预测结果及比较分析第28-32页
        2.4.1 GEP算法预测沥青混合料动态模量模型第28-30页
        2.4.2 GEP算法预测模型与现有模型比较分析第30-32页
    2.5 八个影响因素对动模量预测的敏感性分析第32-33页
    2.6 本章小结第33-34页
第3章 再生沥青混合料动态模量模型预测第34-40页
    3.1 前言第34页
    3.2 GEP算法对热再生沥青混合料动态模量的研究第34-37页
        3.2.1 影响因素的分析第34-35页
        3.2.2 建立再生沥青混合料动态模量预测模型第35页
        3.2.3 GEP预测模型结果的分析第35-36页
        3.2.4 GEP模型与Iowa模型比较分析第36-37页
    3.3 影响因素对动模量预测的敏感性分析第37-38页
    3.4 本章小结第38-40页
第4章 基于GEP算法的混凝土自收缩预测第40-56页
    4.1 前言第40-41页
    4.2 混凝土自收缩的GEP预测研究第41-45页
        4.2.1 样本数据库的来源第41-42页
        4.2.2 GEP算法预测混凝土自收缩模型第42-44页
        4.2.3 与现有模型进行比较分析第44-45页
    4.3 混凝土自收缩试验第45-48页
        4.3.1 试验原材料第45-46页
        4.3.2 混凝土自收缩试验装置与方法第46-47页
        4.3.3 试验步骤第47-48页
        4.3.4 混凝土自收缩计算方法第48页
    4.4 试验数据及GEP模型的验证第48-53页
        4.4.1 自收缩试验数据及参数分析第48-52页
        4.4.2 GEP模型的验证第52-53页
    4.5 单一影响因素分析第53-55页
    4.6 本章小结第55-56页
结论及展望第56-59页
参考文献第59-63页
致谢第63-64页
附录A 攻读学位期间发表的学术论文第64页

 
 
论文编号BS3285184,这篇论文共64
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