| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 选题背景 | 第11-12页 |
| 1.2 钢轨探伤的国内外现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 研究内容 | 第15-17页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第15页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第15-16页 |
| 1.3.3 研究创新点 | 第16页 |
| 1.3.4 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 论文结构 | 第17页 |
| 1.5 本章小结 | 第17-19页 |
| 第2章 相关理论及技术 | 第19-31页 |
| 2.1 小波理论基本概述 | 第19-21页 |
| 2.1.1 傅立叶变换 | 第19页 |
| 2.1.2 短时傅立叶变换 | 第19-20页 |
| 2.1.3 小波变换原理 | 第20页 |
| 2.1.4 小波基本概念 | 第20-21页 |
| 2.2 主成分分析法和线性判别分析法 | 第21-22页 |
| 2.2.1 主成分分析法 | 第21-22页 |
| 2.2.2 线性判别分析 | 第22页 |
| 2.3 BP神经网络 | 第22-30页 |
| 2.3.1 人工神经网络 | 第22-26页 |
| 2.3.2 BP网络原理 | 第26-29页 |
| 2.3.3 BP神经网络的算法流程 | 第29-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 钢轨超声波探伤的特征值获取 | 第31-49页 |
| 3.1 钢轨超声波探伤的概述 | 第31-33页 |
| 3.1.1 超声波探伤数据的获取 | 第31-32页 |
| 3.1.2 探头的介绍 | 第32-33页 |
| 3.2 伤损类别 | 第33-36页 |
| 3.2.1 核伤 | 第34-35页 |
| 3.2.2 螺孔裂纹 | 第35-36页 |
| 3.3 特征值获取 | 第36-41页 |
| 3.3.1 小波函数的确定 | 第37-40页 |
| 3.3.2 二维离散小波变换分解层数的确定 | 第40-41页 |
| 3.4 特征值的降维 | 第41-46页 |
| 3.4.1 钢轨超声波探伤数据的主成分分析法 | 第42-43页 |
| 3.4.2 钢轨超声波探伤数据的线性判别分析 | 第43-44页 |
| 3.4.3 降维特征值个数的确定 | 第44-46页 |
| 3.5 钢轨超声波探伤降维后的实验结果 | 第46-48页 |
| 3.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 基于BP算法的钢轨超声波探伤 | 第49-61页 |
| 4.1 BP神经网络应用于钢轨超声波探伤的基本思路 | 第49-50页 |
| 4.1.1 BP网络的基本思路 | 第49页 |
| 4.1.2 BP网络的主要特点 | 第49-50页 |
| 4.2 BP神经网络的钢轨超声波探伤的算法改进 | 第50-51页 |
| 4.2.1 BP算法的不足 | 第50页 |
| 4.2.2 BP算法的改进 | 第50-51页 |
| 4.3 基于改进BP神经网络的钢轨超声波探伤模型结构设计 | 第51-55页 |
| 4.3.1 样本数据的归一化 | 第52页 |
| 4.3.2 网络层数的确定 | 第52页 |
| 4.3.3 各层神经元个数的确定 | 第52-54页 |
| 4.3.4 神经元转换函数的确定 | 第54页 |
| 4.3.5 学习速率的确定 | 第54页 |
| 4.3.6 交叉验证法倍数的确定 | 第54-55页 |
| 4.4 BP神经网络的结果对比分析 | 第55-59页 |
| 4.4.1 改进前的结果 | 第55-57页 |
| 4.4.2 改进后的结果 | 第57-59页 |
| 4.4.3 实验结果分析 | 第59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-61页 |
| 第5章 钢轨超声波探伤系统的应用 | 第61-69页 |
| 5.1 系统的总体设计 | 第61-63页 |
| 5.1.1 系统设计概述 | 第61页 |
| 5.1.2 系统开发环境 | 第61-62页 |
| 5.1.3 系统体系结构设计 | 第62页 |
| 5.1.4 系统功能设计 | 第62-63页 |
| 5.2 系统的数据库设计 | 第63-65页 |
| 5.3 系统的功能实现 | 第65-67页 |
| 5.3.1 显示模块 | 第66页 |
| 5.3.2 故障详情模块 | 第66-67页 |
| 5.3.3 数据显示模块 | 第67页 |
| 5.4 本章小结 | 第67-69页 |
| 第6章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 总结 | 第69页 |
| 6.2 展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75页 |