| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 创新点摘要 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 无损检测技术概述 | 第9-11页 |
| 1.2.1 无损检测与评估 | 第9-10页 |
| 1.2.2 脉冲涡流无损检测技术 | 第10-11页 |
| 1.3 脉冲涡流检测国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 脉冲涡流技术发展趋势 | 第13-14页 |
| 1.5 本文主要研究内容 | 第14-17页 |
| 第二章 脉冲涡流无损检测系统设计 | 第17-29页 |
| 2.1 涡流检测原理及其方法 | 第17-19页 |
| 2.1.1 涡流检测原理 | 第17-18页 |
| 2.1.2 趋肤效应 | 第18-19页 |
| 2.2 脉冲涡流检测原理 | 第19-21页 |
| 2.2.1 电磁场麦克斯韦方程组 | 第19-20页 |
| 2.2.2 脉冲涡流检测趋肤深度 | 第20-21页 |
| 2.3 系统总体构架设计 | 第21页 |
| 2.4 脉冲涡流系统探头研究 | 第21-26页 |
| 2.4.1 脉冲涡流探头电磁场仿真 | 第21-22页 |
| 2.4.2 脉冲涡流探头仿真模型建立 | 第22-24页 |
| 2.4.3 灵敏度仿真计算方法 | 第24-26页 |
| 2.5 检测系统硬件设计 | 第26-28页 |
| 2.5.1 产生激励信号模块 | 第26页 |
| 2.5.2 激励信号放大模块 | 第26-27页 |
| 2.5.3 检测信号调理模块 | 第27-28页 |
| 2.5.4 数据采集模块 | 第28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 脉冲涡流信号分析研究 | 第29-41页 |
| 3.1 信号特征量提取方法 | 第29-30页 |
| 3.1.1 典型特征量提取 | 第29-30页 |
| 3.1.2 主成分分析法 | 第30页 |
| 3.2 在线缺陷分类识别法 | 第30-35页 |
| 3.2.1 系统识别分析法 | 第30-31页 |
| 3.2.2 Fisher判别分析和Fisher判别方程 | 第31-33页 |
| 3.2.3 Fisher判别分析和系统识别法结合 | 第33-35页 |
| 3.3 缺陷识别与分类实验 | 第35-40页 |
| 3.3.1 实验系统参数与试件 | 第35-36页 |
| 3.3.2 实验结果分析 | 第36-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于蚁群算法的脉冲涡流扫描成像 | 第41-51页 |
| 4.1 脉冲涡流扫描技术 | 第41页 |
| 4.2 基于改进型蚁群算法的缺陷边缘检测 | 第41-44页 |
| 4.2.1 蚁群算法原理 | 第41-43页 |
| 4.2.2 创建自适应阈值过程 | 第43页 |
| 4.2.3 改进型蚁群算法 | 第43-44页 |
| 4.3 蚂蚁算法寻找图像边缘 | 第44-48页 |
| 4.4 管道金属结构扫描成像实验 | 第48-50页 |
| 4.4.1 缺陷自动评估方法 | 第48-49页 |
| 4.4.2 实验内容 | 第49-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 脉冲涡流无损检测综合实验与分析 | 第51-56页 |
| 5.1 实验参数 | 第51页 |
| 5.2 实验结果与分析 | 第51-54页 |
| 5.2.1 实验结果曲线与成像图 | 第51-52页 |
| 5.2.2 数据处理结果与分析 | 第52-54页 |
| 5.3 本章小结 | 第54-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 发表文章目录 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |