| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| abstract | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第17-29页 |
| 1.1 引言 | 第17-18页 |
| 1.2 研究背景 | 第18-23页 |
| 1.2.1 汽车液压制动系统概述 | 第18-20页 |
| 1.2.2 气液两相流概述 | 第20-23页 |
| 1.3 研究意义和目的 | 第23-24页 |
| 1.4 国内外研究状况 | 第24-27页 |
| 1.4.1 汽车液压制动系统研究状况 | 第24-26页 |
| 1.4.2 图像处理技术在气液两相流检测中的研究状况 | 第26-27页 |
| 1.5 本文主要研究内容 | 第27-29页 |
| 2 实验设计及图像采集 | 第29-37页 |
| 2.1 实验设计 | 第29-33页 |
| 2.1.1 实验系统及实验步骤 | 第29-30页 |
| 2.1.2 实验设备选型 | 第30-33页 |
| 2.2 流型图像采集和预处理 | 第33-36页 |
| 2.2.1 流型图像采集 | 第33页 |
| 2.2.2 图像噪声消除 | 第33-35页 |
| 2.2.3 图像清晰度调整 | 第35-36页 |
| 2.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 3 汽车液压制动管路气液两相流流型图像特征提取 | 第37-55页 |
| 3.1 基于灰度共生矩阵的流型图像特征提取 | 第37-42页 |
| 3.1.1 灰度共生矩阵定义 | 第37-38页 |
| 3.1.2 灰度共生矩阵特征参数原理 | 第38-40页 |
| 3.1.3 灰度共生矩阵特征参数提取 | 第40-42页 |
| 3.2 基于小波变换的流型图像特征提取 | 第42-49页 |
| 3.2.1 二维小波变换原理 | 第42-44页 |
| 3.2.2 二维图像的小波变换原理 | 第44-46页 |
| 3.2.3 二维小波变换图像特征参数提取 | 第46-49页 |
| 3.3 基于Zernike矩的流型图像特征提取 | 第49-54页 |
| 3.3.1 Zernike矩的定义 | 第50页 |
| 3.3.2 Zernike矩的计算 | 第50-51页 |
| 3.3.3 Zernike矩特征参数提取 | 第51-54页 |
| 3.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 4 基于聚类分析的汽车液压制动管路流型识别 | 第55-83页 |
| 4.1 基于系统聚类分析的流型识别 | 第55-64页 |
| 4.1.1 系统聚类分析原理 | 第55-57页 |
| 4.1.2 样品间距和类间距选择 | 第57-58页 |
| 4.1.3 流型的系统聚类分析 | 第58-62页 |
| 4.1.4 系统聚类有效性评价 | 第62-64页 |
| 4.2 基于K均值聚类分析的流型识别 | 第64-72页 |
| 4.2.1 K均值聚类分析原理 | 第64-65页 |
| 4.2.2 流型的K均值聚类分析 | 第65-71页 |
| 4.2.3 K均值聚类有效性评价 | 第71-72页 |
| 4.3 基于模糊c均值聚类分析的流型识别 | 第72-81页 |
| 4.3.1 模糊c均值聚类分析原理 | 第72-73页 |
| 4.3.2 流型的模糊c均值聚类分析 | 第73-80页 |
| 4.3.3 模糊c均值聚类有效性评价 | 第80-81页 |
| 4.4 聚类结果分析 | 第81-82页 |
| 4.5 本章小结 | 第82-83页 |
| 5 汽车液压制动管路气液两相流含气率的研究 | 第83-99页 |
| 5.1 气泡图像预处理和图像分割 | 第83-86页 |
| 5.2 气泡图像边缘检测 | 第86-90页 |
| 5.3 气泡图像填充 | 第90-91页 |
| 5.4 气液两相流容积含气率计算 | 第91-97页 |
| 5.4.1 气泡图像特征参数统计 | 第91-93页 |
| 5.4.2 容积含气率数学模型 | 第93-94页 |
| 5.4.3 实验结果分析 | 第94-97页 |
| 5.5 本章小结 | 第97-99页 |
| 6 总结与展望 | 第99-101页 |
| 6.1 总结 | 第99-100页 |
| 6.2 展望 | 第100-101页 |
| 参考文献 | 第101-105页 |
| 作者简介 | 第105页 |