| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 课题的来源 | 第8页 |
| 1.1.2 课题研究的背景和意义 | 第8-10页 |
| 1.2 钢轨伤损检测的国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 国内外文献综述 | 第13页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第13-16页 |
| 第2章 轮轨耦合固体弹性波有限元模型的建立 | 第16-33页 |
| 2.1 有限元分析理论基础 | 第16-19页 |
| 2.2 轮轨接触理论及理想应力场计算 | 第19-23页 |
| 2.3 子模型技术及轮轨接触应力场数值分析 | 第23-26页 |
| 2.3.1 子模型技术 | 第23-24页 |
| 2.3.2 轮轨接触应力场数值仿真 | 第24-26页 |
| 2.4 轮轨耦合结构中的声发射信号仿真 | 第26-31页 |
| 2.4.1 轮轨弹性波有限元建模原理 | 第26-29页 |
| 2.4.2 轮轨耦合结构中声发射仿真 | 第29-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-33页 |
| 第3章 钢轨伤损信号特征的提取 | 第33-51页 |
| 3.1 声发射信号特征提取方法综述 | 第33-34页 |
| 3.2 现场拉伸实验与数据库构建 | 第34-36页 |
| 3.3 信号时域特征参数分析 | 第36-40页 |
| 3.3.1 声发射信号的常用时域基本特征参数 | 第36-37页 |
| 3.3.2 拉伸实验与有限元仿真信号的时域特征参数分析 | 第37-40页 |
| 3.4 基于信号频谱图的伤损阶段分析 | 第40-43页 |
| 3.4.1 快速傅里叶变换的基本原理 | 第40-42页 |
| 3.4.2 实验信号与仿真信号的频谱分析 | 第42-43页 |
| 3.5 基于模态声发射的信号时频图特征分析 | 第43-48页 |
| 3.5.1 Gabor小波变换的基本原理 | 第44-45页 |
| 3.5.2 实验信号与仿真信号的小波时频对比分析 | 第45-48页 |
| 3.6 两种典型时频特征提取效果对比 | 第48-50页 |
| 3.7 本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 基于卷积神经网络的声发射信号伤损阶段识别 | 第51-70页 |
| 4.1 卷积神经网络算法基础 | 第51-56页 |
| 4.2 基于CNN对钢轨伤损阶段分类算法 | 第56-59页 |
| 4.3 几种神经网络方法识别结果的对比 | 第59-62页 |
| 4.4 基于多声发射事件概率对CNN分类结果再缩放 | 第62-66页 |
| 4.5 对卷积神经网络识别结果的改进 | 第66-68页 |
| 4.6 本章小结 | 第68-70页 |
| 结论 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77页 |