首页--工业技术论文--一般工业技术论文--工程材料学论文--工程材料一般性问题论文--工程材料试验论文--组织检查法、非破坏性试验法论文

基于激光超声技术的材料表面缺陷的定量评价研究以及应用

摘要第4-5页
abstract第5页
注释表第10-11页
第一章 绪论第11-18页
    1.1 研究背景第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-16页
        1.2.1 激光超声检测技术第12-15页
        1.2.2 超声信号特征提取技术第15页
        1.2.3 超声缺陷分类识别技术研究现状第15-16页
    1.3 当前研究的主要问题第16-17页
    1.4 本文研究的主要内容第17-18页
第二章 激光超声技术数值仿真研究第18-30页
    2.1 激光超声激发机制第18-19页
        2.1.1 热弹效应第18-19页
        2.1.2 融蚀效应第19页
    2.2 声表面波的基本性质第19-23页
        2.2.1 声表面波的检测方法第20-23页
    2.3 激光器参数分析第23-24页
        2.3.1 脉冲能量第23页
        2.3.2 辐照区域与光束能量分布第23页
        2.3.3 脉冲宽度与脉冲重复率第23-24页
    2.4 热弹机制下激发超声的点源模型第24-25页
        2.4.1 热扩散理论模型第24页
        2.4.2 热结构耦合的理论模型第24-25页
    2.5 数值仿真信号分析第25-28页
        2.5.1 仿真结果信号分析第25-28页
    2.6 本章小结第28-30页
第三章 激光超声小波去噪关键技术研究第30-39页
    3.1 小波分解理论第30页
    3.2 激光超声信号的小波包去噪第30-31页
    3.3 小波包变换理论第31页
    3.4 小波软阈值去噪第31-32页
    3.5 去噪评价指标和方案第32-36页
        3.5.1 加性高斯白噪声第32-33页
        3.5.2 选择小波基第33-34页
        3.5.3 分解层数的选择第34-35页
        3.5.4 阈值选择第35-36页
    3.6 信号的小波去噪第36-37页
    3.7 本章小结第37-39页
第四章 基于材料表面缺陷的激光超声实验第39-47页
    4.1 实验系统整体介绍第39-40页
    4.2 控制装置第40-41页
    4.3 激发装置第41-42页
    4.4 检测装置第42-43页
    4.5 扫描装置第43-44页
    4.6 基于钢轨的激光超声实验第44-45页
    4.7 数据预处理第45-46页
    4.8 实验信号分析第46页
    4.9 本章小结第46-47页
第五章 激光超声回波信号的特征提取关键技术研究第47-62页
    5.1 无监督特征提取算法第47-48页
    5.2 表面波缺陷信号的能量特征提取第48-53页
    5.3 表面波缺陷信号小波包时域和频域的特征提取第53-55页
    5.4 表面波缺陷信号的局部小波包熵的特征提取第55-58页
    5.5 基于小波包分解的特征融合算法第58-61页
    5.6 本章小结第61-62页
第六章 激光超声信号分类评价关键技术研究第62-74页
    6.1 线性判别分析与Fisher可分性测度第62-64页
    6.2 支持向量机理论第64-67页
        6.2.1 线性分类问题第64-66页
        6.2.2 非线性分类问题第66-67页
    6.3 分类评价指标第67-69页
        6.3.1 交叉验证第67页
        6.3.2 精确率与召回率第67-68页
        6.3.3 模型的泛化能力第68-69页
    6.4 分类与评估第69-73页
        6.4.1 支持向量机参数寻优第69页
        6.4.2 基于支持向量机的多特征分类研究第69-73页
    6.5 本章小节第73-74页
第七章 总结与展望第74-75页
    7.1 总结第74页
    7.2 展望第74-75页
参考文献第75-79页
致谢第79-80页
在学期间的研究成果及学术论文情况第80页

论文共80页,点击 下载论文
上一篇:绿色低毒荧光纳米材料的合成及应用研究
下一篇:冰高速冲击作用下复合材料层合板的动态响应及损伤研究