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回转体内部缺陷超声检测的类型识别和重构方法研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
1 绪论第13-25页
    1.1 研究背景及意义第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-22页
        1.2.1 超声无损检测研究现状第14-15页
        1.2.2 仿真技术研究第15-18页
        1.2.3 缺陷特征提取与识别研究现状第18-20页
        1.2.4 缺陷重构技术研究现状第20-22页
    1.3 研究内容第22-25页
2 超声检测基本理论与缺陷特征提取第25-57页
    2.1 回转体工件超声检测方法及原理第25-31页
        2.1.1 回转体工件的超声检测方法第25-27页
        2.1.2 回转体工件超声检测原理第27-30页
        2.1.3 本文研究的关键技术第30-31页
    2.2 基于多元高斯声束模型的声场分析第31-39页
        2.2.1 活塞探头的发射声场分析第32-34页
        2.2.2 高斯声束模型的仿真原理第34-37页
        2.2.3 活塞探头的多元高斯声束模型第37-39页
    2.3 系统工作样机介绍第39-41页
    2.4 基于自适应滤波器的特征回波降噪处理第41-47页
        2.4.1 最小均方自适应滤波原理第41-44页
        2.4.2 参考信号源选择第44-45页
        2.4.3 回转体构件超声自适应滤波第45-47页
    2.5 基于解卷积的特征量提取技术第47-49页
    2.6 基于有限元的缺陷超声回波仿真第49-56页
        2.6.1 圆截面平面有限元方程第49-53页
        2.6.2 圆截面有限元仿真模型第53-54页
        2.6.3 圆柱体缺陷的仿真结果分析第54-56页
    2.7 本章小结第56-57页
3 回转体超声检测的缺陷类型识别方法研究第57-83页
    3.1 基于经验模态分解(EMD)的时频特征量提取技术第57-66页
        3.1.1 EMD的基础理论第57-61页
        3.1.2 缺陷回波的EMD分解第61-62页
        3.1.3 缺陷回波特征量分析第62-65页
        3.1.4 EMD分解层数的确定第65-66页
    3.2 基于决策树的缺陷类型识别技术第66-70页
        3.2.1 决策树算法的基本原理第66-69页
        3.2.2 基于决策树的类型识别结果分析第69-70页
    3.3 随机森林算法用于缺陷识别模型的改进第70-75页
        3.3.1 随机森林算法原理第70-72页
        3.3.2 基于随机森林算法改进的缺陷类型识别第72-75页
    3.4 基于SOM神经网络的超声声场自动聚类分析研究第75-81页
        3.4.1 SOM神经网络第76-77页
        3.4.2 超声声场区域划分及超声回波信号特征提取第77-80页
        3.4.3 仿真实验验证第80-81页
    3.5 本章小结第81-83页
4 回转体内部缺陷的重构方法研究第83-115页
    4.1 基于传播时间--路径的缺陷重构原理第83-89页
        4.1.1 实心体缺陷的重构原理第83-88页
        4.1.2 空心体工件内缺陷的重构原理第88-89页
    4.2 基于传播时间--弧相切拟合的缺陷重构方法第89-106页
        4.2.1 基于传播时间--路径(线)缺陷重构方法的不足及原因第89-92页
        4.2.2 基于圆相切拟合的缺陷重构第92-95页
        4.2.3 基于椭圆相切拟合的缺陷重构第95-100页
        4.2.4 基于椭圆相切拟合重构算法的验证第100-102页
        4.2.5 基于矩形相切拟合的缺陷重构第102-106页
    4.3 基于体绘制的缺陷三维可视化第106-107页
    4.4 实际工件的检测与重构第107-113页
    4.5 本章小结第113-115页
5 结论与展望第115-117页
    5.1 论文所做的工作第115-116页
    5.2 论文的创新点第116页
    5.3 论文待解决的问题第116-117页
参考文献第117-127页
攻读博士学位期间发表的论文和研究成果第127-128页
致谢第128页

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