摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-9页 |
第1章 绪论 | 第9-17页 |
·选题目的、意义 | 第9-10页 |
·管道缺陷无损检测技术的研究现状与发展趋势 | 第10-15页 |
·无损检测技术简介 | 第10-11页 |
·油管漏磁检测检测技术与信号分析的研究现状与发展 | 第11-15页 |
·研究的主要内容和采用方法 | 第15-17页 |
第2章 油管漏磁检测原理 | 第17-34页 |
·缺陷漏磁检测的优点 | 第17-18页 |
·缺陷漏磁场理论基础 | 第18-21页 |
·缺陷漏磁偶极子模型 | 第19-21页 |
·电磁场有限元分析模型 | 第21-23页 |
·缺陷漏磁检测装置的系统设计 | 第23-33页 |
·系统结构组成 | 第24-27页 |
·系统的检测流程 | 第27-28页 |
·系统的检测方式 | 第28-33页 |
·本章小结 | 第33-34页 |
第3章 管道缺陷漏磁检测有限元分析 | 第34-55页 |
·引言 | 第34页 |
·漏磁有限元方法 | 第34-37页 |
·主要漏磁场研究方法对比 | 第34-35页 |
·有限元方法 | 第35-37页 |
·ANSYS有限元分析软件在磁场中的应用 | 第37-38页 |
·ANAYS软件功能介绍 | 第37-38页 |
·ANSYS的电磁场分析 | 第38页 |
·管道缺陷ANSYS软件仿真 | 第38-41页 |
·漏磁检测模型建立 | 第38-40页 |
·二维静态磁场材料特性的定义 | 第40-41页 |
·漏磁结果分析 | 第41-48页 |
·漏磁场强度分析 | 第41-48页 |
·磁场强度分布彩云图 | 第48页 |
·标准样本库的建立 | 第48-54页 |
·本章小结 | 第54-55页 |
第4章 基于神经网络的缺陷定量分析研究 | 第55-65页 |
·引言 | 第55页 |
·人工神经网络概述 | 第55-57页 |
·神经元模型 | 第56-57页 |
·网络的学习 | 第57页 |
·径向基神经网络 | 第57-62页 |
·径向基网络结构 | 第58-59页 |
·径向基函数的学习过程 | 第59-62页 |
·漏磁检测信号的RBF函数网络设计及其在MATLAB中的实现 | 第62-64页 |
·概述 | 第62页 |
·缺陷几何参数的径向基网络预测 | 第62-63页 |
·定量结果分析 | 第63-64页 |
·本章小结 | 第64-65页 |
第5章 结论与展望 | 第65-67页 |
·全文总结 | 第65页 |
·全文展望 | 第65-67页 |
参考文献 | 第67-71页 |
致谢 | 第71-72页 |
附录 | 第72页 |