| 中文摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 孔探检测技术和专家系统研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 航空发动机孔探技术发展状况 | 第12-13页 |
| 1.2.2 孔探图像分析研究状况 | 第13-15页 |
| 1.2.3 目前关于航空发动机孔探检测技术研究不足之处 | 第15页 |
| 1.3 论文主要工作及章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 航空发动机关键部件故障分析及故障诊断推理方法研究 | 第17-30页 |
| 2.1 航空发动机关键部件故障分析 | 第17-20页 |
| 2.2 基于孔探图像检测的航空发动机专家系统构建 | 第20-22页 |
| 2.2.1 专家系统的定义与特征 | 第20-21页 |
| 2.2.2 专家系统的一般结构及方法 | 第21-22页 |
| 2.3 专家系统的推理方法 | 第22-29页 |
| 2.3.1 基于规则的推理 | 第22-27页 |
| 2.3.2 基于案例的推理 | 第27-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 航空发动机叶片损伤自动测量方法研究 | 第30-42页 |
| 3.1 叶片损伤测量的特征点 | 第30-31页 |
| 3.2 孔探图像的获取 | 第31页 |
| 3.3 孔探图像的预处理 | 第31-34页 |
| 3.3.1 最大类间方差法 | 第31-32页 |
| 3.3.2 图像分割 | 第32-33页 |
| 3.3.3 轮廓细化 | 第33-34页 |
| 3.4 三次样条插值 | 第34-41页 |
| 3.4.1 叶片轮廓像素点的提取 | 第34-35页 |
| 3.4.2 三次样条函数介绍 | 第35-36页 |
| 3.4.3 三次样条插值 | 第36-40页 |
| 3.4.4 损伤特征点的提取 | 第40-41页 |
| 3.4.5 叶片损伤自动测量系统实例分析 | 第41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章航空发动机内部裂纹自动测量方法研究 | 第42-56页 |
| 4.1 图像的获取 | 第42页 |
| 4.2 裂纹图像分析系统介绍 | 第42-44页 |
| 4.3 裂纹分割 | 第44-50页 |
| 4.3.1 二值化处理 | 第44-45页 |
| 4.3.2 直方图均衡化 | 第45-46页 |
| 4.3.3 Sobel边缘提取 | 第46-47页 |
| 4.3.4 中值滤波 | 第47-48页 |
| 4.3.5 最大熵分割 | 第48-49页 |
| 4.3.6 膨胀与腐蚀 | 第49-50页 |
| 4.4 裂纹识别 | 第50-52页 |
| 4.5 裂纹测量 | 第52-53页 |
| 4.6 航空发动机内部损伤智能诊断专家系统裂纹测量实例 | 第53-55页 |
| 4.7 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 航空发动机内部损伤智能诊断专家系统开发 | 第56-71页 |
| 5.1 系统总体设计 | 第56-58页 |
| 5.2 主要功能模块设计与实现 | 第58-69页 |
| 5.2.1 登陆系统 | 第58-60页 |
| 5.2.2 智能诊断模块 | 第60-62页 |
| 5.2.3 查询模块 | 第62-64页 |
| 5.2.4 管理模块 | 第64-65页 |
| 5.2.5 测量模块 | 第65-67页 |
| 5.2.6 数据库模块 | 第67-69页 |
| 5.3 系统应用与验证 | 第69-70页 |
| 5.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 总结 | 第71-72页 |
| 6.2 展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第79页 |
