| 致谢 | 第5-7页 |
| 摘要 | 第7-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 缩写、符号清单、术语表 | 第16-22页 |
| 1 绪论 | 第22-51页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第22-25页 |
| 1.2 增材制造、过程监测与AE技术综述 | 第25-36页 |
| 1.2.1 增材制造技术综述 | 第25-29页 |
| 1.2.2 过程监测技术综述 | 第29-31页 |
| 1.2.3 AE无损检测技术综述 | 第31-36页 |
| 1.3 面向增材制造的监测技术综述 | 第36-49页 |
| 1.3.1 面向PBF打印工件和工况的监测技术研究现状 | 第36-41页 |
| 1.3.2 面向DED打印工件和工况的监测技术研究现状 | 第41-46页 |
| 1.3.3 增材制造监测技术研究中面临的关键问题 | 第46-49页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第49-51页 |
| 2 增材制造材料热损伤与AE监测信号特征关系研究 | 第51-66页 |
| 2.1 引言 | 第51-52页 |
| 2.2 材料热损伤和相应AE监测信号的特性分析 | 第52-53页 |
| 2.3 AE原始波形信号的降噪与特征提取方法 | 第53-56页 |
| 2.4 实验设计 | 第56-58页 |
| 2.4.1 AE监测实验平台 | 第56-57页 |
| 2.4.2 实验材料准备与实验步骤 | 第57-58页 |
| 2.5 实验结果分析与讨论 | 第58-64页 |
| 2.5.1 AE监测信号的时、频域特征与材料热损伤之间的关系研究 | 第58-60页 |
| 2.5.2 基于EEMD的材料热损伤特征信号提取研究 | 第60-61页 |
| 2.5.3 AE特征值与材料性能之间的关系研究 | 第61-64页 |
| 2.6 本章小结 | 第64-66页 |
| 3 增材制造打印工件缺陷的AE监测方法研究 | 第66-86页 |
| 3.1 引言 | 第66-67页 |
| 3.2 典型缺陷模式与影响因素分析 | 第67-69页 |
| 3.3 AE信号处理与识别方法 | 第69-73页 |
| 3.3.1 基于AE hit的特征提取方法 | 第69-71页 |
| 3.3.2 基于SOM的AE监测方法 | 第71-73页 |
| 3.4 实验设计 | 第73-76页 |
| 3.4.1 AE监测实验平台 | 第73-74页 |
| 3.4.2 实验步骤 | 第74-76页 |
| 3.5 实验结果分析与讨论 | 第76-85页 |
| 3.5.1 实验T1的结果分析 | 第76-80页 |
| 3.5.2 实验T2的结果分析 | 第80-84页 |
| 3.5.3 讨论 | 第84-85页 |
| 3.6 本章小结 | 第85-86页 |
| 4 增材制造打印工况的在线监测方法研究 | 第86-106页 |
| 4.1 引言 | 第86-87页 |
| 4.2 增材制造打印工况的典型状态与故障分析 | 第87-88页 |
| 4.3 AE信号处理与模式识别方法 | 第88-92页 |
| 4.3.1 AE特征提取与数据压缩 | 第88-89页 |
| 4.3.2 支持向量机(SVM)算法 | 第89-91页 |
| 4.3.3 K-means快速分类算法 | 第91-92页 |
| 4.4 实验设计 | 第92-94页 |
| 4.4.1 AE监测实验平台 | 第92页 |
| 4.4.2 实验步骤 | 第92-94页 |
| 4.5 基于SVM的AE监测实验结果分析 | 第94-102页 |
| 4.5.1 在两种正常状态下的AE hit特征值敏感性分析 | 第94-95页 |
| 4.5.2 材料耗尽状态的监测与识别 | 第95-98页 |
| 4.5.3 喷头阻塞状态的监测与识别 | 第98-100页 |
| 4.5.4 基于SVM的多状态监测与识别 | 第100-102页 |
| 4.6 基于K-means的AE监测实验结果分析 | 第102-105页 |
| 4.6.1 实验数据处理 | 第102-103页 |
| 4.6.2 FDM打印工况的典型状态监测与识别 | 第103-105页 |
| 4.7 本章小结 | 第105-106页 |
| 5 基于PCA和HSMM的打印工况在线监测改进方法研究 | 第106-120页 |
| 5.1 引言 | 第106-107页 |
| 5.2 AE监测改进方法框架与算法 | 第107-111页 |
| 5.2.1 AE监测改进方法的总体框架 | 第107-108页 |
| 5.2.2 主成分分析(PCA)算法 | 第108-109页 |
| 5.2.3 隐半马尔科夫模型(HSMM)算法 | 第109-111页 |
| 5.3 实验设计 | 第111-112页 |
| 5.4 实验结果分析与讨论 | 第112-119页 |
| 5.4.1 AE hit特征值分析与降维处理 | 第112-115页 |
| 5.4.2 HSMM的训练与状态识别 | 第115-117页 |
| 5.4.3 监测方法的敏感性分析 | 第117-118页 |
| 5.4.4 讨论 | 第118-119页 |
| 5.5 本章小结 | 第119-120页 |
| 6 面向增材制造的多通道AE监测原型系统研发 | 第120-133页 |
| 6.1 引言 | 第120-121页 |
| 6.2 AE监测系统的应用需求分析与功能模块分解 | 第121-124页 |
| 6.3 多通道AE监测系统的研发 | 第124-132页 |
| 6.3.1 多通道AE监测原型系统的硬件设计 | 第124-128页 |
| 6.3.2 多通道AE监测原型系统的软件设计 | 第128-130页 |
| 6.3.3 多通道AE监测原型系统的实现方法 | 第130-132页 |
| 6.4 本章小结 | 第132-133页 |
| 7 结论与展望 | 第133-136页 |
| 7.1 结论 | 第133-134页 |
| 7.2 展望 | 第134-136页 |
| 参考文献 | 第136-150页 |
| 作者简历(攻读博士学位期间) | 第150-151页 |
| 发表文章目录与专利申请 | 第151页 |
