| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-20页 |
| 1.1 选题的背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 罐底腐蚀声发射检测技术开展情况 | 第9-13页 |
| 1.2.1 国内外储罐底板声发射检测技术的发展 | 第9-12页 |
| 1.2.2 当前茂名地区的现状及问题 | 第12-13页 |
| 1.3 罐底腐蚀研究及影响因素 | 第13-19页 |
| 1.3.1 所属地区 | 第13页 |
| 1.3.2 内置媒介 | 第13-14页 |
| 1.3.3 储罐底板外观腐蚀 | 第14-16页 |
| 1.3.4 储罐基础完好情况 | 第16-17页 |
| 1.3.5 储罐的使用温度 | 第17页 |
| 1.3.6 保温配置 | 第17-18页 |
| 1.3.7 防腐措施 | 第18-19页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第19-20页 |
| 第2章 罐底声发射检测数据小波分析 | 第20-28页 |
| 2.1 小波分析 | 第20-22页 |
| 2.1.1 定义 | 第20页 |
| 2.1.2 算法 | 第20-22页 |
| 2.1.3 小波特征能谱系数提取 | 第22页 |
| 2.2 罐底声发射检测信号小波分析 | 第22-24页 |
| 2.3 分析系统主要功能 | 第24页 |
| 2.3.1 小波变换 | 第24页 |
| 2.3.2 小波去噪 | 第24页 |
| 2.3.3 小波特征能谱系数 | 第24页 |
| 2.4 室内实验应用 | 第24-27页 |
| 2.4.1 Q235B试件声发射模拟实验 | 第24-25页 |
| 2.4.2 Q235B试件声发射模拟信号的小波分析及频谱特征提取 | 第25-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 罐底声发射检测数据聚类分析 | 第28-38页 |
| 3.1 聚类分析概述 | 第28-31页 |
| 3.2 聚类方法 | 第31-33页 |
| 3.2.1 层次聚类 | 第31-33页 |
| 3.2.2 K均值聚类 | 第33页 |
| 3.3 声发射检测数据聚类分析 | 第33-35页 |
| 3.4 聚类分析应用研究 | 第35-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 声发射评价系统在罐底腐蚀检测中的应用 | 第38-52页 |
| 4.1 引言 | 第38页 |
| 4.2 现场检测实例1 | 第38-45页 |
| 4.2.1 小波分析系统应用 | 第38-41页 |
| 4.2.2 聚类分析系统应用 | 第41-45页 |
| 4.3 现场检测实例2 | 第45-51页 |
| 4.3.1 小波分析系统应用 | 第45-47页 |
| 4.3.2 聚类分析系统应用 | 第47-51页 |
| 4.4 小结 | 第51-52页 |
| 第5章 基于小波和聚类的声发射检测分析神经网络 | 第52-58页 |
| 5.1 BP神经网络概述 | 第52页 |
| 5.2 神经网络学习过程 | 第52-55页 |
| 5.3 BP神经网络的一些讨论 | 第55页 |
| 5.4 声发射检测数据神经网络系统 | 第55-57页 |
| 5.5 神经网络系统应用 | 第57页 |
| 5.6 小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63页 |