| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 声发射检测技术的发展现状 | 第12页 |
| 1.2.2 声发射源定位的发展现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 声发射信号去噪与到时估计的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 声发射技术理论基础 | 第17-25页 |
| 2.1 声发射波的传播和声发射信号的特性 | 第17-19页 |
| 2.1.1 声发射波的产生机理与传播特性 | 第17-18页 |
| 2.1.2 声发射信号的特征参数 | 第18-19页 |
| 2.2 声发射源定位基本流程与定位精度影响因素分析 | 第19-21页 |
| 2.2.1 声发射源定位的基本流程 | 第19-20页 |
| 2.2.2 声发射源定位精度影响因素分析 | 第20-21页 |
| 2.3 岩石类材料声发射试验 | 第21-24页 |
| 2.3.1 试验设备与试验 | 第22-24页 |
| 2.3.2 岩石类材料的声发射信号 | 第24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 声发射信号处理与分析 | 第25-51页 |
| 3.1 基于小波分析的声发射信号去噪处理 | 第25-31页 |
| 3.1.1 小波分析理论 | 第26-28页 |
| 3.1.2 基于小波分析的信号阂值去噪 | 第28-30页 |
| 3.1.3 去噪性能的评价指标 | 第30-31页 |
| 3.2 基于Sigmoid型阂值函数的去噪方法研究 | 第31-36页 |
| 3.2.1 Sigmoid阂值函数的性质 | 第32-33页 |
| 3.2.2 阈值t和跳变速度λ的计算 | 第33-34页 |
| 3.2.3 去噪效果仿真验证 | 第34-36页 |
| 3.3 常用的声发射信号到时估计方法 | 第36-38页 |
| 3.3.1 最大似然方法 | 第37页 |
| 3.3.2 Akaike信息准则 | 第37-38页 |
| 3.4 基于概率密度函数的信号到时估计研究 | 第38-49页 |
| 3.4.1 声发射信号到时估计问题的数学描述 | 第39-43页 |
| 3.4.2 基于概率密度函数的随机序列分界点估计的验证 | 第43-46页 |
| 3.4.3 岩石类材料声发射信号到时估计 | 第46-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-51页 |
| 第4章 基于粒子群的声发射源定位研究 | 第51-71页 |
| 4.1 单一介质的声发射源定位研究 | 第51-55页 |
| 4.1.1 声发射源三维时差定位原理 | 第51-53页 |
| 4.1.2 求解声发射源定位方程常用算法 | 第53-55页 |
| 4.2 二层介质的声发射源定位研究 | 第55-63页 |
| 4.2.1 二层介质声发射源定位数学模型的建立 | 第56-61页 |
| 4.2.2 二层介质声发射波折射点的判定 | 第61-63页 |
| 4.3 粒子群定位算法的研究 | 第63-70页 |
| 4.3.1 粒子群算法 | 第63-64页 |
| 4.3.2 算法的初始化与适应度函数 | 第64-68页 |
| 4.3.3 粒子群定位算法的仿真验证 | 第68-70页 |
| 4.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第5章 基于BP神经网络的定位结果校正 | 第71-89页 |
| 5.1 岩石材料声发射源定位 | 第71-75页 |
| 5.1.1 单介质声发射源定位 | 第71-73页 |
| 5.1.2 二层介质声发射源定位 | 第73-75页 |
| 5.2 基于BP神经网络定位结果校正研究 | 第75-80页 |
| 5.2.1 神经元模型 | 第75-77页 |
| 5.2.2 BP神经网络结构 | 第77页 |
| 5.2.3 BP神经网络的学习算法 | 第77-80页 |
| 5.3 基于BP神经网络的定位结果校正 | 第80-87页 |
| 5.3.1 网络的结构和参数 | 第80-81页 |
| 5.3.2 波速扰动下的定位结果校正 | 第81-83页 |
| 5.3.3 到时估计扰动下定位结果的校正 | 第83-87页 |
| 5.4 本章小结 | 第87-89页 |
| 第6章 结论与展望 | 第89-91页 |
| 参考文献 | 第91-95页 |
| 致谢 | 第95-97页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第97页 |
