摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第一章 绪论 | 第13-22页 |
1.1 研究背景及意义 | 第13页 |
1.2 无损检测技术概述 | 第13-16页 |
1.2.1 无损检测与评估方法 | 第13-15页 |
1.2.2 脉冲涡流检测概述 | 第15-16页 |
1.3 国内外研究进展 | 第16-19页 |
1.3.1 脉冲涡流检测技术研究热点 | 第16-17页 |
1.3.2 导电结构脉冲涡流检测和评估方法研究进展 | 第17-19页 |
1.3.3 研究进展小结和需要进一步研究的问题 | 第19页 |
1.4 课题的提出和论文主要研究内容 | 第19-22页 |
第二章 脉冲涡流检测技术基础 | 第22-33页 |
2.1 脉冲涡流检测系统物理模型 | 第22-23页 |
2.2 脉冲涡流检测原理 | 第23-25页 |
2.3 脉冲涡流渗透深度 | 第25-27页 |
2.4 脉冲涡流响应信号分析 | 第27-31页 |
2.4.1 脉冲涡流响应信号典型时域特征分析 | 第27-28页 |
2.4.2 内部缺陷对脉冲涡流响应信号的影响 | 第28-31页 |
2.4.3 提离对脉冲涡流响应信号的影响 | 第31页 |
2.5 本章小结 | 第31-33页 |
第三章 多层导电结构内部缺陷检测和位置判断方法研究 | 第33-48页 |
3.1 引言 | 第33-34页 |
3.2 多层导电结构内部缺陷检测 | 第34-35页 |
3.3 多层导电结构内部缺陷位置判断特征分析 | 第35-38页 |
3.3.1 主成分分析 | 第35-36页 |
3.3.2 Fisher线性判别分析 | 第36-38页 |
3.4 遗传算法优化的支持向量机缺陷位置判断方法 | 第38-43页 |
3.4.1 支持向量机缺陷位置判断 | 第38-40页 |
3.4.2 遗传算法参数寻优 | 第40-42页 |
3.4.3 遗传算法优化的支持向量机缺陷位置判断 | 第42-43页 |
3.5 多层导电结构内部缺陷位置判断实验和分析 | 第43-47页 |
3.6 本章小结 | 第47-48页 |
第四章 多层导电结构内部缺陷深度定量评估方法研究 | 第48-63页 |
4.1 引言 | 第48-49页 |
4.2 检测信号特征量与缺陷深度之间映射关系 | 第49-53页 |
4.2.1 典型时域特征量与缺陷深度的映射关系 | 第50-52页 |
4.2.2 主成分特征量与缺陷深度的映射关系 | 第52-53页 |
4.3 多层导电结构内部缺陷深度脉冲涡流评估方法 | 第53-56页 |
4.3.1 基于偏小二乘回归的深度评估 | 第53-54页 |
4.3.2 基于支持向量机回归的深度评估 | 第54-56页 |
4.4 多层导电结构内部缺陷深度评估实验 | 第56-58页 |
4.4.1 试件参数 | 第56-57页 |
4.4.2 实验方案 | 第57-58页 |
4.5 内部缺陷深度定量实验结果和分析 | 第58-62页 |
4.5.1 偏最小二乘深度定量评估结果及分析 | 第58-59页 |
4.5.2 支持向量机深度定量评估结果及分析 | 第59-60页 |
4.5.3 偏最小二乘和支持向量机回归分析比较 | 第60-62页 |
4.6 本章小结 | 第62-63页 |
第五章 脉冲涡流检测原型系统和应用案例 | 第63-73页 |
5.1 脉冲涡流检测原型系统 | 第63-69页 |
5.1.1 系统架构 | 第63-64页 |
5.1.2 硬件系统 | 第64-66页 |
5.1.3 软件系统 | 第66-69页 |
5.2 脉冲涡流多层结构检测应用案例 | 第69-72页 |
5.2.1 试件参数 | 第69-70页 |
5.2.2 检测方案和结果分析 | 第70-72页 |
5.3 本章小结 | 第72-73页 |
第六章 论文工作总结和展望 | 第73-75页 |
6.1 工作总结 | 第73-74页 |
6.2 展望 | 第74-75页 |
参考文献 | 第75-79页 |
致谢 | 第79-80页 |
个人简历 | 第80-81页 |
攻读学位期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第81页 |