| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·两相流的检测 | 第10-12页 |
| ·两相流及其主要参数 | 第10页 |
| ·两相流参数检测的意义 | 第10-11页 |
| ·两相流参数检测技术的现状与发展方向 | 第11-12页 |
| ·电容层析成像技术简介 | 第12-16页 |
| ·过程层析成像技术概述 | 第12-13页 |
| ·电容层析成像技术的发展背景与研究现状 | 第13-14页 |
| ·电容层析成像系统组成与特点 | 第14页 |
| ·电容层析成像技术的关键问题与发展前景 | 第14-16页 |
| ·本文研究内容 | 第16-17页 |
| 第2章 ECT技术原理与理论基础 | 第17-24页 |
| ·电容层析成像系统阵列传感器的结构与工作方式 | 第17-18页 |
| ·ECT系统可行性分析与敏感区域电磁场数值计算原理 | 第18-20页 |
| ·灵敏度分布函数的原理模型 | 第20-22页 |
| ·图像重建的原理模型 | 第22-23页 |
| ·敏感场域三维数学模型的描述 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 电容层析成像正问题的有限元分析 | 第24-40页 |
| ·有限元法的基本原理及其在ECT中的应用 | 第24-26页 |
| ·有限元法简介及应用 | 第24-25页 |
| ·有限元分析软件Ansys在ECT三维研究中的应用 | 第25-26页 |
| ·传感器二维有限元模型的建立与场域电势分布的求解 | 第26-30页 |
| ·场域的剖分 | 第26-27页 |
| ·插值函数与能量泛函的确定 | 第27-29页 |
| ·敏感场域有限元方程的建立 | 第29页 |
| ·场域电势分布的求解 | 第29-30页 |
| ·基于 Ansys 有限元模型的建立与求解 | 第30-32页 |
| ·正问题的实现即电极间电容值的求解 | 第32-37页 |
| ·高斯定理法 | 第32-33页 |
| ·电荷法 | 第33-34页 |
| ·改进的高斯定理法 | 第34-35页 |
| ·三种方法计算结果的比较与分析 | 第35-36页 |
| ·验证正问题的正确性 | 第36-37页 |
| ·传感器敏感场分布及对其均匀性的评价 | 第37-39页 |
| ·敏感场分布及特点 | 第37-38页 |
| ·敏感场的均匀性 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 传感器结构参数的分析与优化设计 | 第40-54页 |
| ·传感器结构参数对系统性能的影响 | 第40-45页 |
| ·管壁厚度与屏蔽层厚度的影响分析 | 第41-43页 |
| ·径向屏蔽电极的影响分析 | 第43-44页 |
| ·管壁材料与屏蔽层填充材料的影响分析 | 第44-45页 |
| ·电极尺寸的影响 | 第45页 |
| ·传感器结构参数与系统性能指标函数关系模型的建立 | 第45-48页 |
| ·RBF神经网络概述 | 第46页 |
| ·RBF神经网络学习与回归模型的建立 | 第46-48页 |
| ·基于粒子群算法的结构参数优化 | 第48-52页 |
| ·粒子群算法简介 | 第48-50页 |
| ·优化目标函数及PSO算法的应用 | 第50-52页 |
| ·结构优化前后反演成像效果比较 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 图像重建算法的研究 | 第54-74页 |
| ·图像重建算法研究的意义与发展 | 第54-55页 |
| ·重建图像的质量评价 | 第55-56页 |
| ·线性反投影（LBP）算法 | 第56-60页 |
| ·LBP算法原理 | 第57-58页 |
| ·反投影算法的成像试验 | 第58页 |
| ·滤波在图像重建中的作用 | 第58-59页 |
| ·反演结果分析 | 第59-60页 |
| ·LBP算法的局限性 | 第60页 |
| ·基于 Landweber 的迭代算法 | 第60-64页 |
| ·迭代反演算法实现的步骤 | 第60页 |
| ·Landweber迭代算法理论 | 第60-61页 |
| ·Landweber算法成像试验 | 第61-62页 |
| ·Landweber算法收敛性考察与迭代初值对成像质量的影响 | 第62-64页 |
| ·Landweber算法的特点 | 第64页 |
| ·Tikhonov 正则化算法 | 第64-67页 |
| ·Tikhonov正则化算法的数学原理 | 第64-66页 |
| ·Tikhonov算法图像重建试验 | 第66页 |
| ·正则化因子对成像质量的影响分析 | 第66页 |
| ·Tikhonov算法的特点 | 第66-67页 |
| ·基于正问题的 Tikhonov 算法正则化因子的自适应调整 | 第67-71页 |
| ·正则化因子寻优 | 第67-70页 |
| ·测量电容值与最优正则化因子之间神经网络模型的建立 | 第70-71页 |
| ·基于神经网络选取正则化因子方法的实现 | 第71页 |
| ·基于神经网络选取正则化因子方法的特点 | 第71页 |
| ·图像重建方法抗噪性研究 | 第71-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第6章 ECT技术仿真平台设计 | 第74-79页 |
| ·ECT技术仿真平台简介 | 第74页 |
| ·ECT系统仿真平台主要功能介绍 | 第74-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 结论与展望 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86页 |
