| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 引言 | 第9页 |
| 1.2 热障涂层概念及失效机理 | 第9-11页 |
| 1.2.1 热障涂层概念 | 第9-10页 |
| 1.2.2 热障涂层失效机理 | 第10-11页 |
| 1.3 热障涂层失效声发射检测发展现状 | 第11-16页 |
| 1.3.1 声发射技术原理与应用 | 第11-13页 |
| 1.3.2 基于声发射的热障涂层损伤模式识别研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3.3 聚类分析应用于声发射信号分析现状 | 第14页 |
| 1.3.4 小波分析应用于声发射信号分析现状 | 第14-15页 |
| 1.3.5 神经网络应用于声发射信号模式识别现状 | 第15-16页 |
| 1.4 本文选题依据和主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 基于聚类分析的声发射信号特征参数选取 | 第18-32页 |
| 2.1 声发射信号聚类分析过程与方法 | 第18-20页 |
| 2.1.1 声发射信号聚类分析过程 | 第18-19页 |
| 2.1.2 声发射信号波形简化特征参数选取 | 第19页 |
| 2.1.3 相似性测度选择 | 第19-20页 |
| 2.1.4 基于 k-means 方法的声发射信号聚类分析 | 第20页 |
| 2.2 热障涂层损伤模式裂纹模式分析 | 第20-22页 |
| 2.3 拉伸载荷下声发射信号聚类分析 | 第22-26页 |
| 2.3.1 实验样品与实验方案 | 第22页 |
| 2.3.2 拉伸载荷下试样损伤声发射信号聚类结果 | 第22-26页 |
| 2.4 压缩载荷下声发射信号聚类分析 | 第26-30页 |
| 2.4.1 实验样品与实验方案 | 第26页 |
| 2.4.2 压缩载荷下试样损伤 AE 信号聚类结果 | 第26-30页 |
| 2.5 声发射信号聚类结果分析与讨论 | 第30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 基于小波包变换提取声发射信号的特征向量 | 第32-45页 |
| 3.1 小波分析 | 第32-35页 |
| 3.1.1 小波变换基本原理 | 第32-33页 |
| 3.1.2 多分辨率分析 | 第33-35页 |
| 3.2 小波包分析 | 第35-37页 |
| 3.2.1 小波包分析原理 | 第35-37页 |
| 3.2.2 小波包能谱系数特征提取 | 第37页 |
| 3.3 热障涂层损伤声发射信号小波分析 | 第37-43页 |
| 3.3.1 小波基的选择 | 第37-38页 |
| 3.3.2 应用小波包变换对声发射信号进行时频分析 | 第38-43页 |
| 3.3.3 声发射信号小波能谱系数特征提取 | 第43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 基于神经网络的声发射信号模式智能识别 | 第45-55页 |
| 4.1 人工神经网络概述 | 第45-46页 |
| 4.2 BP 神经网络结构与原理 | 第46-48页 |
| 4.2.1 BP 网络结构 | 第46页 |
| 4.2.2 BP 网络算法原理 | 第46-48页 |
| 4.2.3 BP 网络算法算法限制于不足与改进 | 第48页 |
| 4.3 热障涂层损伤声发射信号的 BP 网络模式识别 | 第48-51页 |
| 4.3.1 BP 网络的设计 | 第48-50页 |
| 4.3.2 BP 的应用仿真 | 第50-51页 |
| 4.4 应用 BP 网络对拉伸与压缩载荷下声发射信号模式识别 | 第51-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 工作总结 | 第55-56页 |
| 5.2 展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 附录A：文中主要程序的实现 | 第63-67页 |
| 附录B：攻读硕士学位期间发表的专利及学术论文 | 第67页 |
