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 |