| 第一章、绪论 | 第1-16页 |
| ·引言 | 第8-10页 |
| ·无损检测技术简介 | 第8-10页 |
| ·巴克豪森效应法检测应力的特点 | 第10页 |
| ·课题的意义及其研究内容 | 第10-16页 |
| ·内燃机曲轴的工作状态与破坏形式 | 第10-11页 |
| ·课题研究的意义与现状 | 第11-13页 |
| ·课题研究的内容 | 第13-16页 |
| 第二章、 BN 信号产生机理的研究 | 第16-29页 |
| ·磁化曲线与磁滞回线 | 第16-18页 |
| ·磁化曲线 | 第16页 |
| ·磁滞回线 | 第16-18页 |
| ·铁磁物质的自发磁化与磁畴的形成 | 第18-23页 |
| ·铁磁物质的自发磁化 | 第18-19页 |
| ·铁磁晶体的自由能 | 第19-21页 |
| ·磁畴及磁畴理论 | 第21-23页 |
| ·铁磁物质技术磁化过程与BN 信号的产生 | 第23-27页 |
| ·铁磁物质磁化过程与畴壁运动 | 第23-24页 |
| ·畴壁运动方程 | 第24-25页 |
| ·BN(Barkhausen Noise)的特征 | 第25-27页 |
| ·小结 | 第27-29页 |
| 第三章、 BN 信号的影响因素 | 第29-41页 |
| ·应力对BN 信号的影响 | 第29-36页 |
| ·应力影响的理论分析[20] | 第29-32页 |
| ·BN-σ关系曲线 | 第32-34页 |
| ·应力作用下巴克豪森噪声信号(Barkhausen Noise)的波形特征 | 第34-36页 |
| ·外磁场对BN 信号的影响 | 第36-38页 |
| ·激磁电压对BN 信号的影响 | 第36-37页 |
| ·激磁频率对BN 信号的影响 | 第37-38页 |
| ·材料硬度对BN 信号的影响 | 第38-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 第四章、测试仪器 | 第41-59页 |
| ·巴克豪森噪声信号的特征 | 第41-43页 |
| ·巴克豪森噪声信号的特征 | 第41-42页 |
| ·巴克豪森噪声信号的频率特征 | 第42-43页 |
| ·测试仪器的组成 | 第43-44页 |
| ·激磁电路 | 第44-49页 |
| ·信号发生器 | 第44-46页 |
| ·功率放大器 | 第46页 |
| ·磁化器设计 | 第46-49页 |
| ·接收放大电路 | 第49-55页 |
| ·接收器 | 第49-50页 |
| ·前置放大器 | 第50-52页 |
| ·带通滤波器 | 第52-53页 |
| ·主放及检波电路 | 第53-55页 |
| ·电源电路及电路系统参数 | 第55-57页 |
| ·整机供电电源 | 第55页 |
| ·电路系统设计参数 | 第55-57页 |
| ·信号采集系统 | 第57页 |
| ·小结 | 第57-59页 |
| 第五章、数据计算机处理技术 | 第59-76页 |
| ·人工神经网络简介 | 第59-63页 |
| ·神经元模型 | 第59-60页 |
| ·神经网络的构成与特点 | 第60-61页 |
| ·神经网络的学习 | 第61-62页 |
| ·M atlab 简介[48] | 第62-63页 |
| ·RBF 神经网络 | 第63-67页 |
| ·RBF 神经网络模型 | 第63-65页 |
| ·RBF 网络的学习算法 | 第65-67页 |
| ·RBF 网络与BP 网络的比较 | 第67页 |
| ·应力测试分析系统 | 第67-73页 |
| ·接收数据的处理 | 第68-69页 |
| ·神经网络系统的建立[50-53] | 第69-71页 |
| ·RBF 神经网络系统的学习训练 | 第71-73页 |
| ·测试仪测试结果 | 第73-75页 |
| ·测试结果 | 第74页 |
| ·测试结果分析 | 第74-75页 |
| ·小结 | 第75-76页 |
| 第六章、结论与展望 | 第76-78页 |
| ·结论 | 第76-77页 |
| ·展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 曲轴残余应力无损检测技术的研究 | 第82-86页 |
| 摘要 | 第82-83页 |
| 关键词:曲轴、残余应力、无损检测、BN 信号、磁畴 | 第83-84页 |
| ABSTRACT | 第84-86页 |
| 致谢 | 第86页 |