| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 课题的来源 | 第9页 |
| 1.1.2 课题的研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 钢轨缺陷检测的国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文的主要研究内容及组织结构 | 第13-16页 |
| 1.3.1 本文的主要研究内容 | 第13页 |
| 1.3.2 论文的组织结构 | 第13-16页 |
| 第2章 光声检测技术及钢轨缺陷模型的建立 | 第16-39页 |
| 2.1 光声检测技术 | 第16-23页 |
| 2.1.1 与光声检测技术相关的材料参数介绍 | 第16-17页 |
| 2.1.2 光声效应 | 第17-20页 |
| 2.1.3 光声成像重建算法 | 第20-22页 |
| 2.1.3.1 滤波反投影重建算法 | 第20-21页 |
| 2.1.3.2 时间反演重建算法 | 第21-22页 |
| 2.1.4 光声信号的检测方法 | 第22-23页 |
| 2.2 钢轨模型的建立及声压分布的获取 | 第23-29页 |
| 2.2.1 有限元建模方法 | 第23-25页 |
| 2.2.1.1 有限元法的基本概念 | 第23-24页 |
| 2.2.1.2 COMSOL有限元分析软件 | 第24-25页 |
| 2.2.2 钢轨表面典型伤损及其模型建立 | 第25-29页 |
| 2.2.2.1 钢轨模型建立 | 第25-26页 |
| 2.2.2.2 钢轨表面缺陷有限元模型的建立 | 第26-29页 |
| 2.3 光声信号传播过程仿真模拟 | 第29-38页 |
| 2.3.1 K-wave仿真工具箱介绍 | 第29页 |
| 2.3.2 K-space算法的基本概念 | 第29-34页 |
| 2.3.2.1 光声波传播公式 | 第29-30页 |
| 2.3.2.2 伪谱法以及K-space方法基本概念 | 第30-32页 |
| 2.3.2.3 离散K-space方程式 | 第32-33页 |
| 2.3.2.4 完美匹配层 | 第33-34页 |
| 2.3.3 K-wave中光声信号传播过程模拟与实验结果分析 | 第34-38页 |
| 2.3.3.1 K-wave中钢轨伤损模型建模过程 | 第34-35页 |
| 2.3.3.2 钢轨光声信号的仿真与分析 | 第35-38页 |
| 2.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第3章 光声图像重建结果分析及特征参数提取 | 第39-55页 |
| 3.1 光声图像重建结果分析 | 第39-47页 |
| 3.1.1 钢轨表面缺陷光声图像重建及尺寸参数分析 | 第39-43页 |
| 3.1.2 不同传感器频带对于重建图像分辨率的影响 | 第43-45页 |
| 3.1.3 不同扫描步长对重建结果的影响 | 第45-46页 |
| 3.1.4 阵列传感器放置角度对于重建结果的影响 | 第46-47页 |
| 3.2 光声信号的特征参数提取 | 第47-54页 |
| 3.2.1 光声信号的时域特征参数获取 | 第48-49页 |
| 3.2.2 频域特征参数的提取 | 第49-50页 |
| 3.2.3 基于经验模态分解方法的光声信号特征分析 | 第50-53页 |
| 3.2.3.1 经验模态分解方法 | 第50-51页 |
| 3.2.3.2 光声信号的分解及IMF的选取 | 第51-53页 |
| 3.2.4 包含钢轨表面伤损的光声信号特征参数提取实例分析 | 第53-54页 |
| 3.3 本章小结 | 第54-55页 |
| 第4章 基于支持向量机的伤损初步分类 | 第55-64页 |
| 4.1 支持向量机介绍 | 第55页 |
| 4.2 支持向量机的基本概念与分类方法 | 第55-59页 |
| 4.2.1 支持向量机的最优分类面 | 第55-56页 |
| 4.2.2 线性支持向量机 | 第56-57页 |
| 4.2.3 非线性支持向量机及核函数 | 第57-59页 |
| 4.3 基于支持向量机的表面缺陷初步分类 | 第59-63页 |
| 4.3.1 支持向量机核函数的选择 | 第59-60页 |
| 4.3.2 表面缺陷初步分类过程介绍 | 第60-62页 |
| 4.3.3 支持向量机分类方法与神经网络分类性能的比较 | 第62-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
