| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-13页 |
| 第一章 引言 | 第13-34页 |
| ·无损检测技术概述 | 第13-14页 |
| ·无损检测的定义与理论基础 | 第13页 |
| ·无损检测技术的发展与重要性 | 第13-14页 |
| ·无损评价概述 | 第14-17页 |
| ·无损评价的特性与内涵 | 第14-15页 |
| ·无损评价的基本思想 | 第15页 |
| ·无损评价的研究方法——无损表征 | 第15-17页 |
| ·材料超声无损评价与无损表征研究 | 第17-19页 |
| ·超声检测技术概述 | 第17页 |
| ·材料超声无损评价与无损表征研究 | 第17-19页 |
| ·材料微观结构和形态变化的超声无损评价与表征 | 第19-24页 |
| ·材料微观结构UNDE与UNDC的研究意义 | 第19-20页 |
| ·基于材料声学参量的组织结构UNDE和UNDC研究 | 第20-22页 |
| ·基于频谱分析的材料微观结构UNDE与UNDC研究 | 第22-23页 |
| ·现有微观组织结构UNDE研究方法的局限性 | 第23-24页 |
| ·信号分析与处理技术在材料UNDE研究中的应用 | 第24-29页 |
| ·基于信号分析与处理技术进行材料UNDE的必要性 | 第24-25页 |
| ·信号分析与处理技术在UNDE研究中的发展概述 | 第25页 |
| ·信号分析与处理技术在材料UNDE研究中的应用 | 第25-29页 |
| ·选题背景 | 第29-31页 |
| ·课题研究工程意义 | 第29-30页 |
| ·珠光体型耐热钢有损研究现状 | 第30页 |
| ·珠光体型耐热钢无损研究现状 | 第30-31页 |
| ·论文研究目标、内容及总体思路 | 第31-34页 |
| ·论文研究目标 | 第31-32页 |
| ·论文研究内容及层次结构 | 第32-34页 |
| 第二章 实验样品选择及实验方案设计 | 第34-46页 |
| ·实验对象的选择以及热处理工艺制定 | 第34-36页 |
| ·实验对象的选择 | 第34页 |
| ·实验样品制备 | 第34-36页 |
| ·超声回波信号的测试 | 第36-40页 |
| ·超声检测样品的制备 | 第36页 |
| ·超声回波信号测试系统 | 第36-40页 |
| ·超声回波信号的测试 | 第40页 |
| ·金相试样制备及组织结构单元特征测量 | 第40-41页 |
| ·金相试样制备 | 第40页 |
| ·组织结构单元特征测量 | 第40-41页 |
| ·实验测试精度分析 | 第41-45页 |
| ·合理选择采样频率 | 第42页 |
| ·超声信号的量化误差分析 | 第42页 |
| ·超声信号的均值化处理 | 第42页 |
| ·去除均值过程 | 第42-43页 |
| ·弹性模量的误差分析 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第三章 20钢高温时效组织的超声无损评价 | 第46-62页 |
| ·高温时效对20钢组织转变的影响 | 第46-53页 |
| ·高温时效过程中的组织转变 | 第46-51页 |
| ·高温时效过程中组织结构单元特征统计分析 | 第51-53页 |
| ·声弹性能无损表征20钢高温时效组织转变的研究 | 第53-58页 |
| ·声弹性能表征组织转变的基本原理 | 第53-54页 |
| ·实验方法 | 第54页 |
| ·实验结果 | 第54-56页 |
| ·分析与讨论 | 第56-58页 |
| ·基于损伤理论无损评价20钢高温时效组织转变 | 第58-61页 |
| ·材料损伤研究概述 | 第58-59页 |
| ·基于损伤因子Dv无损评价20钢高温时效组织转变的研究 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第四章 20钢高温时效组织模式识别研究的理论基础 | 第62-72页 |
| ·超声波在无限大异质界面的传播特性 | 第62-64页 |
| ·超声波垂直入射到无限大异质界面的反射和透射 | 第62-63页 |
| ·超声波倾斜入射到无限大异质界面的反射和折射 | 第63-64页 |
| ·超声波在弹性固体介质中的散射 | 第64-68页 |
| ·散射现象概述 | 第64-65页 |
| ·基于声散射离散模型模拟超声波在非均匀介质中的声散射 | 第65-68页 |
| ·超声波在介质中的衰减 | 第68-69页 |
| ·20钢高温时效组织结构模式识别UNDE可行性探讨 | 第69-71页 |
| ·散射体对超声波传播特性的影响 | 第70页 |
| ·材料弹性性能变化对超声波传播特性的影响 | 第70-71页 |
| ·超声信号特性变化对超声波传播特性的影响 | 第71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第五章 20钢高温时效组织超声回波信号特征参数的提取与优化 | 第72-94页 |
| ·特征参数的提取与优化在模式识别中的作用 | 第72-74页 |
| ·高温时效组织超声回波信号特征参数的提取 | 第74-87页 |
| ·高温时效组织超声回波信号特征参数提取的原则 | 第74页 |
| ·高温时效组织超声回波信号特征参数的提取方法 | 第74-87页 |
| ·超声回波信号特征参数的优化 | 第87-89页 |
| ·超声回波信号特征参数优化的意义 | 第87页 |
| ·超声回波信号特征参数优化的方法 | 第87-89页 |
| ·特征参数提取与优化对不同深度φ3mm横通孔识别效果的影响 | 第89-93页 |
| ·超声回波信号的测试 | 第89-90页 |
| ·超声回波信号特征参数的提取与优化选择 | 第90-93页 |
| ·本章小结 | 第93-94页 |
| 第六章 基于最短距离的20钢高温时效组织聚类分析 | 第94-109页 |
| ·模式识别概述 | 第94-96页 |
| ·模式识别的概念 | 第94页 |
| ·模式识别的研究过程 | 第94-95页 |
| ·模式识别的研究方法 | 第95-96页 |
| ·统计模式识别概述 | 第96-97页 |
| ·自动聚类学方法 | 第96页 |
| ·线性判别函数分类器 | 第96-97页 |
| ·贝叶斯分类器 | 第97页 |
| ·聚类分析 | 第97-98页 |
| ·聚类分析 | 第97页 |
| ·系统聚类分析与动态聚类分析 | 第97-98页 |
| ·基于最短距离的系统聚类分析 | 第98-102页 |
| ·基于最短距离的系统聚类分析描述 | 第98-99页 |
| ·基于最短距离的系统聚类分析的运算 | 第99-102页 |
| ·基于最短距离的系统聚类分析类间距离的选择 | 第102页 |
| ·基于最短距离的20钢高温时效组织聚类分析 | 第102-108页 |
| ·超声回波信号测试 | 第102页 |
| ·基于主成分分析优化超声回波信号简谐波系数特征参数 | 第102-105页 |
| ·基于最短距离的20钢高温时效组织形态聚类分析 | 第105-107页 |
| ·聚类分析结果的误差分析 | 第107-108页 |
| ·本章小结 | 第108-109页 |
| 第七章 基于BP神经网络的组织结构模式识别研究 | 第109-131页 |
| ·人工神经网络技术的理论基础 | 第109-114页 |
| ·人工神经网络技术概述 | 第109页 |
| ·人工神经网络的基本单元-人工神经元 | 第109-112页 |
| ·人工神经网络结构 | 第112-113页 |
| ·人工神经网络的学习 | 第113页 |
| ·人工神经网络的基本模型 | 第113-114页 |
| ·BP神经网络概述 | 第114-120页 |
| ·BP神经网络结构与特点 | 第114-116页 |
| ·BP神经网络的学习算法 | 第116-117页 |
| ·BP神经网络的学习 | 第117-119页 |
| ·BP神经网络的设计 | 第119-120页 |
| ·20钢高温时效组织模式识别的BP神经网络模型设计 | 第120-126页 |
| ·BP网络输入数据的处理 | 第120-121页 |
| ·实验样本的选择 | 第121页 |
| ·BP神经网络预测模型的参数设计 | 第121-124页 |
| ·BP网络预测模型的程序设计 | 第124-125页 |
| ·20钢高温时效组织的BP神经网络模式识别 | 第125-126页 |
| ·基于BP神经网络的30Mn2SiV与1Cr5Mo组织结构的模式识别 | 第126-130页 |
| ·非调质钢30Mn2SiV不同热处理组织状态的模式识别 | 第126-127页 |
| ·1Cr5Mo的高温时效组织的模式识别 | 第127-130页 |
| ·本章小结 | 第130-131页 |
| 第八章 结论与展望 | 第131-134页 |
| ·结论 | 第131-133页 |
| ·展望 | 第133-134页 |
| 创新点 | 第134-135页 |
| 参考文献 | 第135-144页 |
| 攻读博士学位期间发表学术论文情况 | 第144-146页 |
| 致谢 | 第146-147页 |
| 作者简介 | 第147-149页 |
