基于BP神经网络的电磁融合无损检测方法研究
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 课题研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3.1 巴克豪森检测研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.2 涡流检测研究现状 | 第12-14页 |
| 1.4 论文的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 2 电磁融合理论基础 | 第15-37页 |
| 2.1 磁学的基础理论知识 | 第15-18页 |
| 2.1.1 磁畴和磁化 | 第15-16页 |
| 2.1.2 磁化曲线和磁滞回线 | 第16-18页 |
| 2.2 MBN检测的理论基础 | 第18-27页 |
| 2.2.1 巴克豪森检测的基本原理 | 第18-21页 |
| 2.2.2 巴克豪森信号的影响因素 | 第21-22页 |
| 2.2.3 巴克豪森信号的特征提取方法 | 第22-27页 |
| 2.3 电涡流检测的理论基础 | 第27-33页 |
| 2.3.1 电涡流检测的基本原理 | 第27-30页 |
| 2.3.2 电涡流检测的趋肤效应 | 第30-31页 |
| 2.3.3 电涡流信号的特征提取方法 | 第31-33页 |
| 2.4 电磁融合原理 | 第33-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-37页 |
| 3 BP神经网络电磁融合检测模型 | 第37-45页 |
| 3.1 BP神经网络 | 第37-42页 |
| 3.1.1 BP神经网络的介绍 | 第37-38页 |
| 3.1.2 BP神经网络的基本原理 | 第38-40页 |
| 3.1.3 BP神经网络的建立过程 | 第40-42页 |
| 3.2 基于BP神经网络的电磁融合检测模型 | 第42-43页 |
| 3.3 本章小结 | 第43-45页 |
| 4 检测系统设计 | 第45-59页 |
| 4.1 检测系统简介 | 第45页 |
| 4.2 硬件系统设计 | 第45-53页 |
| 4.2.1 测试系统的整体硬件框架 | 第45-46页 |
| 4.2.2 信号发生器和功率放大器选型 | 第46-48页 |
| 4.2.3 磁化器设计 | 第48-50页 |
| 4.2.4 信号调理电路设计 | 第50-52页 |
| 4.2.5 数据采集装置设计 | 第52-53页 |
| 4.3 软件系统设计 | 第53-57页 |
| 4.3.1 测试系统的整体软件框架 | 第53-55页 |
| 4.3.2 参数设置模块 | 第55-56页 |
| 4.3.3 系统控制模块 | 第56页 |
| 4.3.4 数据分析模块 | 第56-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-59页 |
| 5 检测实验与分析 | 第59-93页 |
| 5.1 应力检测实验 | 第59-60页 |
| 5.2 应力分析 | 第60-69页 |
| 5.2.1 单一特征的应力检测结果及分析 | 第61-68页 |
| 5.2.2 多特征融合的应力检测结果及分析 | 第68-69页 |
| 5.3 缺陷检测实验 | 第69-73页 |
| 5.3.1 缺陷深度检测实验激励频率的确定 | 第71-73页 |
| 5.3.2 缺陷宽度检测实验激励频率的确定 | 第73页 |
| 5.4 缺陷深度分析 | 第73-84页 |
| 5.4.1 单一特征的缺陷深度检测结果及分析 | 第74-81页 |
| 5.4.2 多特征融合的缺陷深度检测结果及分析 | 第81-84页 |
| 5.5 缺陷宽度分析 | 第84-92页 |
| 5.5.1 单一特征的缺陷宽度检测结果及分析 | 第84-89页 |
| 5.5.2 多特征融合的缺陷宽度检测结果及分析 | 第89-92页 |
| 5.6 本章总结 | 第92-93页 |
| 6 总结与展望 | 第93-95页 |
| 6.1 总结 | 第93页 |
| 6.2 展望 | 第93-95页 |
| 致谢 | 第95-97页 |
| 参考文献 | 第97-101页 |
| 附录 | 第101页 |
| A.作者在攻读硕士学位期间发表论文 | 第101页 |
| B.作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第101页 |
