提出并完成了基于超结构的大规模超临界CO2远距离输运管道网络优化设计方法，并对京津冀地区年排放10万吨CO2规模以上的排放源进行了案例分析并给出优化设计方案。具体工作如下： 1. 给出了适用于管道网络优化设计的CO2管道流动的压降公式。对Churchill，Cole and White，Filonenko，Wang and Touber，Nikuradse和Althul改进形式等公式进行了比较，并用于不同工况下的压降计算。结果显示Althul公式的改进形式是与全工况实验数据吻合的最好的一个公式，而Althul公式的改进形式是计算二氧化碳管道流动压降比较可靠的一种方法。对基于经验公式的算例计算结果与数值计算结果进行了对比，结果显示Churchill公式的计算结果与数值结果符合的最好。 2. 运用超结构建模的方式，在考虑满足二氧化碳运送量要求和运营安全性要求的以及其他假设的情况下，搭建了优化二氧化碳运输管网系统的模型。并设计了运用混合整数非线性规划（MINLP）的方法来刻画该问题并通过编程求解的方法。建模的过程中的关键假设包括：中间加压站加压值的范围为0-6.4MPa；中间加压站的成本主要为电价支付，固定投资与运营成本可以忽略；假设二氧化碳只能从排放源流出而不能流入排放源，只能流入封存汇不能从封存汇流出；假设每个节点的流入压力与流出压力都是常量，对于流入超过该节点流入压力的二氧化碳流则使其压力降至流入压力再流入该节点；所研究区域任何一处都可以铺设管道，安置中间加压站，且成本都完全相同。模型最终的目标是使运输系统的总成本最小化。与之前的研究相比，本模型的特点是在模型中更真实的刻画了管网系统的水力特性。本文的模型同时也考虑到了管径选择，中间加压站，以及捕集源选择的问题。 3. 建立了同时考虑经济性和二氧化碳排放的多目标优化方法，以及考虑碳排放限额、碳税等未来不确定性因素影响的不确定优化方法，并用于京津冀地区的案例分析。多目标优化的结果给出了不同经济性和二氧化碳排放量限制之下的管道网络优化设计方案，为不同发展情景及限制条件下的优化设计提供了依据。不确定优化部分给出了考虑未来不确定性因素影响之下的优化设计方法，并对不确定性因素的定量影响进行了定量分析。 2100433B

管道运输是长距离、大规模输送二氧化碳的有效手段。当前对二氧化碳捕集与封存(CCS)的研究多集中于工业系统内部的二氧化碳捕集及后续的地质封存环节，对二氧化碳运输，尤其是管道运输的研究尚不充分，管道运输在CCS系统中的应用尚存在选址，能耗、经济性和环保性综合评价，风险规避等诸多问题。本课题提出一个基于超结构（superstructure）的建模与优化体系，对含多个二氧化碳排放源和地质封存点的区域内部二氧化碳管道输运体系进行优化设计，并结合京津冀地区的实际排放数据和地质封存潜力进行案例分析。本课题将采用混合整数非线性规划、多时段多目标规划、不确定规划等方法，对二氧化碳管道输送体系设计中存在的a)管道路径选择和加压泵站选址；b)能效、经济性、环境特性等多设计目标；c)运行过程中的不确定性及安全性等问题进行系统的计算与分析，给出满足所有约束条件、兼顾所有设计目标、降低系统运行风险的优化设计方案。

前言

第一章 绪论

1.1 神经网络在土木工程中应用的可行性

1.1.1 神经网络的特点

1.1.2 神经网络求解土木工程问题的可行性

1.2 结构分析与初步设计

1.3 结构优化设计

1.4 结构损伤检测

1.5 神经网络在土木工程中的应用

1.5.1 结构分析与初步设计

1.5.2 结构优化设计

1.5.3 结构损伤检测

1.5.4 结构控制

1.5.5 科学决策

1.5.6 结构材料及本构关系

1.5.7 回归分析

参考文献

第二章 神经网络理论及模型

2.1 神经网络的发展史

2.2 神经网络基本原理

2.2.1 神经元模型

2.2.2 神经元传递函数

2.2.3 神经网络的学习算法

2.2.4 神经网络模型

2.2.5 神经网络的实现机制

2.3 典型神经网络模型

2.3.1 BP网络模型

2.3.2 Hopfie1d网络模型

2.3.3 回归Bp网络

2.3.4 Boltzmann机网络

2.3.5 径向基函数(RBF)网络

2.3.6 概率神经网络(PNN)

2.3.7 对偶传播(CP)神经网络

2.3.8 模糊神经网络(FNN)

2.4 BP网络模型及相关问题

2.4.1 经典BP算法

2.4.2 网络模型存在的问题及分析

2.4.3 BP网络模型的改进

参考文献

第三章 数据的前后处理

3.1 引言

3.2 数据处理的方法

3.2.1 土木工程问题的神经网络求解方法

3.2.2 数据处理的方法与步骤

3.3 数据变换处理

3.3.1 数值(连续值)变量

3.3.2 定性变量

3.3.3 区间变量

3.3.4 无序变量

3.4 特征参数的提取

3.4.1 向量扩张法

3.4.2 小波分析法

3.4.3 主成分分析法

3.4.4 神经网络方法

3.5 样本集的构造

3.6 数值算例分析

参考文献

第四章 结构分析与初步设计

4.1 神经网络在结构分析与初步设计中的应用

4.1.1 多层前馈神经网络

4.1.2 自组织神经网络

4.2 基于神经网络的结构分析

4.2.1 结构分析的理论基础

4.2.2 结构分析方法

4.2.3 悬臂梁的结构分析

4.3 基于神经网络的结构初步设计

4.3.1 初步设计的基本原理与方法

4.3.2 外包钢混凝土受压构件的设计

4.3.3 外包钢混凝土受弯构件的设计

4.3.4 钢筋混凝土梁的设计

4.3.5 钢管混凝土中的应用

4.4 小结

参考文献

第五章 结构优化设计

5.1 结构优化设计的发展与研究

5.1.1 结构优化设计理论与方法

5.1.2 基于Matlab的结构优化设计

5.1.3 神经网络在结构优化设计中的应用

5.2 基于神经网络的结构优化设计

5.2.1 基本原理

5.2.2 优化算法

5.2.3 桁架结构优化设计

5.3 基于遗传算法的结构优化设计

5.3.1 遗传算法

5.3.2 结构优化设计原理与方法

5.3.3 数值算例

5.3.4 结构优化设计评述

5.4 结构智能优化设计

5.4.1 结构智能优化设计概念

5.4.2 基本原理

参考文献

第六章 结构损伤检测

6.1 结构损伤检测的发展与研究

6.1.1 基于振动的损伤检测

6.1.2 其他无损伤检测

6.1.3 无损伤与有损伤相结合的检测

6.2 基于神经网络的结构损伤检测

6.2.1 基本原理与方法

6.2.2 神经网络在结构损伤检测中的应用

6.2.3 简要评述

6.3 基于神经网络的多级结构损伤检测技术

6.3.1 面向损伤检测的有限元模型

6.3.2 异常检测

6.3.3 损伤类型检测

6.3.4 损伤定位

6.3.5 损伤程度评估

6.4 大跨悬索桥结构的损伤检测及定位

6.4.1 引言

6.4.2 大跨悬索桥损伤定位的PNN模型

6.4.3 损伤定位结果与讨论

6.4.4 相对重要性与特征向量简化

6.4.5 不同网络性能比较

6.5 大跨斜拉桥的损伤检测

6.5.1 斜拉桥的异常检测

6.5.2 斜拉桥的损伤定位

6.5.3 斜拉桥的损伤程度评估

6.6 Benchmark结构的损伤检测与评估

6.6.1 问题的提出

6.6.2 Benchmark结构

6.6.3 数值模型

6.6.4 模式损伤样本的产生

6.6.5 损伤定位

6.6.6 损伤程度评估

参考文献2100433B

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作　者：姜绍飞 著

出 版 社：科学出版社

出版时间：2002-6-1

版　次：1页　数：174字　数：219000印刷时间：2002-6-1开　本：纸　张：胶版纸印　次：I S B N：9787030103963包　装：平装