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基于稀疏分解的脆性去除过程声发射信号监测技术研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第11-19页
    1.1 选题背景及研究意义第11-12页
    1.2 国内外发展和研究现状第12-17页
        1.2.1 加工过程在线监测技术的发展第12-13页
        1.2.2 声发射检测技术的发展第13-15页
        1.2.3 信号稀疏表示理论的发展第15-17页
    1.3 本文的主要内容安排第17-19页
第二章 信号的稀疏分解及材料的去除机理第19-35页
    2.1 信号的分解第19-21页
        2.1.1 傅里叶变换第19-20页
        2.1.2 小波变换第20-21页
    2.2 信号的稀疏分解第21-28页
        2.2.1 时频原子第22-23页
        2.2.2 过完备原子库的形成第23-26页
        2.2.3 信号稀疏分解算法第26-28页
    2.3 移不变稀疏编码第28-32页
        2.3.1 移不变稀疏编码理论模型第28-30页
        2.3.2 移不变稀疏编码算法第30-32页
    2.4 脆性材料的去除机理第32-34页
    2.5 本章小结第34-35页
第三章 金刚石划刻基础实验及分析第35-51页
    3.1 实验平台与信号采集系统搭建第35-38页
        3.1.1 划刻实验平台第35-36页
        3.1.2 AE传感器位置选择第36-38页
        3.1.3 数据采集系统第38页
    3.2 金刚石划刻实验及分析第38-47页
        3.2.1 压头顶角对材料去除的影响第38-41页
        3.2.2 金刚石斜坡划刻实验分析第41-43页
        3.2.3 金刚石等深划刻实验分析第43-47页
    3.3 金刚石压头磨损实验分析第47-50页
        3.3.1 实验材料及实验方案第47页
        3.3.2 实验分析第47-50页
    3.4 本章小结第50-51页
第四章 基于稀疏表达的AE信号特征提取实验研究第51-67页
    4.1 AE信号特征提取流程第51-52页
    4.2 BK7玻璃AE信号频谱分析及滤波第52-56页
    4.3 不同材料对比分析第56-65页
        4.3.1 BK7玻璃AE信号特征提取第56-58页
        4.3.2 蓝宝石AE信号特征提取第58-60页
        4.3.3 碳化硅AE信号特征提取第60-62页
        4.3.4 三种材料划痕形貌以及AE特征信号对比第62-65页
    4.4 本章小结第65-67页
第五章 总结与展望第67-69页
    5.1 本文总结第67-68页
    5.2 展望第68-69页
参考文献第69-73页
攻读硕士学位期间所发表的论文和取得的科研成果第73-75页
致谢第75页

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