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基于声音的刹车片内部缺陷检测方法的研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第10-23页
    1.1 刹车片产品概述第10-18页
        1.1.1 盘式刹车片概述第10-11页
        1.1.2 摩擦材料的结构和生产工艺第11-12页
        1.1.3 摩擦材料常见的问题第12-13页
        1.1.4 刹车片常规检测对产品质量的控制第13-14页
        1.1.5 刹车片使用与维护第14-18页
    1.2 声学技术及其各领域的运用第18-20页
        1.2.1 声学技术概述第18-19页
        1.2.2 声学检测技术在各领域的应用现状第19-20页
    1.3 课题的提出及研究意义第20页
    1.4 研究内容与技术路线第20-21页
        1.4.1 研究内容第20-21页
        1.4.2 技术路线第21页
    1.5 本章小结第21-23页
第二章 实验信号采集与预处理第23-30页
    2.1 实验数据采集第23-27页
        2.1.0 刹车片实验样品采集第23页
        2.1.1 声音传感器第23-24页
        2.1.2 敲击装置第24-25页
        2.1.3 数据采集系统第25-27页
    2.2 声音信号预处理第27-29页
        2.2.1 MATLAB与声音信号处理第27页
        2.2.2 截取声音信号第27-28页
        2.2.3 敲击方式的选取第28页
        2.2.4 敲击位置的选取第28-29页
    2.3 本章小结第29-30页
第三章 信号分析与特征提取第30-47页
    3.1 时域分析第30-33页
        3.1.1 时域信号图对比分析第30页
        3.1.2 参数指标第30-32页
        3.1.3 参数指标提取及其分析第32-33页
    3.2 频域分析第33-36页
        3.2.1 傅里叶变换简介第33-34页
        3.2.2 频谱对比分析第34-35页
        3.2.3 功率谱对比分析第35-36页
    3.3 小波包分析与能量特征提取第36-40页
        3.3.1 小波分析与小波包分析第36-38页
        3.3.2 小波包能量特征提取第38-40页
    3.4 时频分析与特征提取第40-44页
        3.4.1 时频分析第40-42页
        3.4.2 特征提取与选择第42-44页
    3.5 特征的选择第44-46页
        3.5.1 类的可分性判据第44-46页
    3.6 本章小结第46-47页
第四章 模式识别第47-55页
    4.1 神经网络第47-51页
        4.1.1 神经网络基本原理第47-48页
        4.1.2 神经网络实验数据分类第48-51页
    4.2 支持向量机第51-54页
        4.2.1 SVM理论基础第51-52页
        4.2.2 支持向量机实验数据分类第52-54页
    4.3 本章小结第54-55页
第五章 机械设计部分第55-63页
    5.1 传送装置硬件整体设计第55-57页
        5.1.1 传送装置整体设计要求第55页
        5.1.2 传送装置整体设计方案及流程第55-57页
    5.2 传送带的设计第57-59页
        5.2.1 传送带材料选择第57页
        5.2.2 传送带带宽确定第57-58页
        5.2.3 电机的选择第58-59页
    5.3 敲击装置第59-60页
        5.3.1 电磁铁工作原理第59页
        5.3.2 敲击装置的参数控制第59-60页
    5.4 光电传感器的选型第60-61页
        5.4.1 光电传感器工作原理第60-61页
    5.5 气缸选择第61-62页
        5.5.1 气缸重要尺寸的计算第61-62页
    5.6 本章小结第62-63页
第六章 总结与展望第63-64页
    6.1 总结第63页
    6.2 展望第63-64页
参考文献第64-68页
攻读硕士学位期间发表的论文和科研情况第68-69页
致谢第69页

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