漏磁检测中缺陷参数预测与定量分析
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 致谢 | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| ·课题的来源及研究意义概述 | 第12页 |
| ·课题的来源 | 第12页 |
| ·课题的研究意义 | 第12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·本论文的研究内容、拟解决的关键问题及创新之处 | 第14-15页 |
| ·研究内容 | 第14-15页 |
| ·本论文拟解决的关键问题 | 第15页 |
| ·本论文的创新之处 | 第15页 |
| ·本文的内容安排 | 第15-17页 |
| 第二章 漏磁检测的理论研究 | 第17-26页 |
| ·漏磁检测原理 | 第17页 |
| ·缺陷漏磁场分析方法 | 第17-21页 |
| ·缺陷漏磁偶极子模型分析 | 第17-20页 |
| ·缺陷漏磁有限元模型分析 | 第20-21页 |
| ·漏磁检测过程与系统构成 | 第21-25页 |
| ·漏磁检测过程 | 第21-22页 |
| ·在役管道漏磁检测系统构成 | 第22-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 缺陷参数对缺陷漏磁场的影响 | 第26-34页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·磁荷模型的建立 | 第26-28页 |
| ·椭圆柱磁荷模型 | 第26-27页 |
| ·椭圆柱模型对多种缺陷的模拟 | 第27-28页 |
| ·实验试件与实验平台 | 第28页 |
| ·影响缺陷漏磁场的因素 | 第28-33页 |
| ·缺陷深度与漏磁场的关系 | 第29-30页 |
| ·缺陷宽度与漏磁场的关系 | 第30-31页 |
| ·传感器提离值与漏磁场的关系 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 漏磁检测中缺陷参数预测 | 第34-41页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·漏磁检测中的前向问题和逆向问题 | 第34-35页 |
| ·漏磁检测缺陷参数预测的常用方法及其分析 | 第35-40页 |
| ·基于插值的方法 | 第35-36页 |
| ·基于神经网络的方法 | 第36-39页 |
| ·基于迭代逆算法的方法 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 漏磁检测中的缺陷参数定量分析 | 第41-56页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·人工神经网络 | 第41-43页 |
| ·人工神经网络的概述 | 第41页 |
| ·人工神经网络的特点 | 第41-42页 |
| ·人工神经网络的结构 | 第42-43页 |
| ·小波神经网络 | 第43-50页 |
| ·小波神经网络的基本原理与结构 | 第44-45页 |
| ·小波神经网络的设计 | 第45-48页 |
| ·小波神经网络的训练 | 第48-50页 |
| ·遗传模拟退火算法 | 第50-52页 |
| ·缺陷参数预测的实验过程与结果 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第六章 总结和展望 | 第56-58页 |
| ·总结 | 第56页 |
| ·展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 研究生期间发表论文 | 第62页 |
