| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4页 |
| 第一章 绪 论 | 第8-23页 |
| 1.1 国内外油气管道运输发展现状 | 第8-10页 |
| 1.2 油气管道运输安全问题及应对措施 | 第10-12页 |
| 1.3 管道缺陷无损检测方法综述 | 第12-15页 |
| 1.4 漏磁检测技术与超声波检测技术对比 | 第15页 |
| 1.5 缺陷漏磁无损检测技术综述 | 第15-20页 |
| 1.6 本课题的研究意义及主要研究内容 | 第20-23页 |
| 第二章 MFL 检测技术分析及缺陷检测装置设计 | 第23-34页 |
| 2.1 缺陷漏磁检测原理 | 第23-25页 |
| 2.2 缺陷漏磁分析方法 | 第25-28页 |
| 2.3 缺陷漏磁检测系统设计 | 第28-33页 |
| 2.4 小结 | 第33-34页 |
| 第三章 管道缺陷图像重建及伪彩色处理 | 第34-59页 |
| 3.1 引言 | 第34页 |
| 3.2 图像处理过程概述 | 第34-36页 |
| 3.3 MFL 信号分析及处理 | 第36-41页 |
| 3.4 缺陷图像重建技术研究 | 第41-49页 |
| 3.5 伪彩色处理概述 | 第49-51页 |
| 3.6 MFL 缺陷图像伪彩色编码 | 第51-55页 |
| 3.7 改进的等密度伪彩色编码 | 第55-58页 |
| 3.8 小结 | 第58-59页 |
| 第四章 缺陷漏磁数据及缺陷图像压缩技术研究 | 第59-76页 |
| 4.1 引言 | 第59页 |
| 4.2 基于 MFL 缺陷图像压缩 | 第59-63页 |
| 4.3 缺陷图像二维小波变换 | 第63-67页 |
| 4.4 小波基的选择与小波函数设计 | 第67-71页 |
| 4.5 小波系数量化处理及排序设计 | 第71-72页 |
| 4.6 缺陷小波系数的编码研究 | 第72-74页 |
| 4.7 漏磁缺陷图像的小波压缩技术应用 | 第74-75页 |
| 4.8 小结 | 第75-76页 |
| 第五章 油气管道缺陷漏磁有限元仿真 | 第76-93页 |
| 5.1 引言 | 第76页 |
| 5.2 主要漏磁场研究方法对比 | 第76-77页 |
| 5.3 有限元法思想 | 第77-81页 |
| 5.4 管道缺陷漏磁场有限元法求解 | 第81-86页 |
| 5.5 管道缺陷 AnSys 软件仿真 | 第86-90页 |
| 5.6 缺陷几何尺寸要素对 MFL 信号的的影响 | 第90-91页 |
| 5.7 标准缺陷样本库建立 | 第91页 |
| 5.8 小结 | 第91-93页 |
| 第六章 基于神经网络缺陷定量分析研究 | 第93-108页 |
| 6.1 引言 | 第93页 |
| 6.2 人工神经网络概述 | 第93-96页 |
| 6.3 径向基神经网络(RBFNN)概述 | 第96-97页 |
| 6.4 RBF 网络结构设计 | 第97-98页 |
| 6.5 RBF 网络工作原理 | 第98-99页 |
| 6.6 径向基神经网络(RBFNN)训练 | 第99页 |
| 6.7 确定 RBFNN 中心及求解权值矩阵 | 第99-103页 |
| 6.8 缺陷几何参数 RBFNN 预测 | 第103-105页 |
| 6.9 小结 | 第105-108页 |
| 第七章 小波基神经网络管道缺陷量化评估 | 第108-126页 |
| 7.1 引言 | 第108页 |
| 7.2 WBFNN 的研究及发展 | 第108-109页 |
| 7.3 小波多分辨率分析及其函数逼近 | 第109-113页 |
| 7.4 小波基函数神经网络设计 | 第113-114页 |
| 7.5 小波基函数神经网络训练过程 | 第114-120页 |
| 7.6 小波基函数神经网络的缺陷预测结果分析及优化 | 第120-122页 |
| 7.7 小结 | 第122-126页 |
| 全文总结 | 第126-129页 |
| 参考文献 | 第129-137页 |
| 攻读博士学位论文期间发表论文和参加项目 | 第137-138页 |
| 致 谢 | 第138页 |