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基于声发射技术的聚乙烯自增强复合材料损伤模式识别研究

摘要第1-9页
ABSTRACT第9-14页
第一章 绪论第14-26页
   ·引言第14-23页
     ·PE/PE自增强复合材料的研究状况第14-18页
     ·基于声发射技术的复合材料损伤失效研究状况第18-22页
     ·PE/PE自增强复合材料损伤机理研究进展第22-23页
   ·课题的提出和研究内容第23-26页
     ·研究目的、方法和创新第23-24页
     ·论文的章节安排第24-26页
第二章 PE/PE层合板拉伸损伤过程的声发射特征第26-40页
   ·声发射检测技术第26-29页
     ·声发射及声发射检测技术的原理第26-27页
     ·声发射波的传播第27页
     ·影响声发射特征的因素第27-28页
     ·声发射检测技术的特点第28页
     ·纤维增强复合材料的声发射源第28页
     ·声发射信号的类型和基本特征第28页
     ·声发射技术发展概况第28-29页
   ·声发射信号的参数分析第29-31页
   ·PE/PE复合材料层合板拉伸破坏实验和声发射特征第31-33页
     ·原材料性能第31页
     ·差示扫描量热法第31-32页
     ·复合材料样品制备第32页
     ·拉伸测试和声发射试验第32-33页
   ·试验结果与讨论第33-38页
     ·试样损伤过程中的AE响应第33-35页
     ·试样损伤过程AE信号幅度分布特征第35-36页
     ·试样损伤过程AE信号幅度和持续时间的关系第36-37页
     ·试样损伤进程中的AE信号特征变化第37-38页
   ·本章小结第38-40页
第三章 PE/PE层合板损伤声发射信号的频率特征第40-54页
   ·Fourier变换的基本原理第40-42页
     ·连续Fourier变换第40-41页
     ·离散Fourier变换第41-42页
   ·声发射信号的频谱分析第42-53页
     ·声发射实验第43-44页
     ·结果和讨论第44-53页
   ·本章小结第53-54页
第四章 声发射信号的聚类和判别分析第54-76页
   ·基于UPR方式的AE信号聚类分析第54-60页
     ·AE信号聚类分析过程第54-56页
     ·相似性测度和数据标准化第56页
     ·聚类变量的选择第56-58页
     ·基于k-means方法的AE信号聚类分析第58-60页
   ·试验结果与讨论第60-69页
     ·基体损伤信号的聚类结果第61-63页
     ·90°单层板损伤信号的聚类结果第63-65页
     ·浸有LDPE纤维束损伤信号的聚类结果第65-67页
     ·[+45°/-45°]层合板损伤信号的聚类分析第67-69页
   ·基于SPR方式的AE信号判别分析第69-74页
     ·各类损伤信号在模式空间的可分离性第69-71页
     ·基于距离测度的声发射信号判别分析方法第71-72页
     ·判别结果的分析和讨论第72-74页
   ·本章小结第74-76页
第五章 基于神经网络方法的声发射信号模式识别第76-104页
   ·人工神经网络方法第76-87页
     ·多层前向BP网络的基本结构第76-77页
     ·神经网络的性能学习规则第77-78页
     ·性能指数的优化算法第78-80页
     ·BP法的基本原理和算法步骤第80-82页
     ·标准BP算法的缺点和改进方法第82-85页
     ·自组织竞争网络的基本结构和学习过程第85-87页
   ·基于SOC网络的声发射信号分类第87-92页
     ·基体试样AE信号聚类分析第88-89页
     ·90°单层板AE信号聚类分析第89-90页
     ·纤维束AE信号聚类分析第90-91页
     ·[+45°/-45°]层合板AE信号聚类分析第91-92页
   ·基于BP网络的AE信号识别第92-102页
     ·BP网络的构建第92-94页
     ·实验结果分析与讨论第94-102页
   ·本章小结第102-104页
第六章 总结与展望第104-108页
   ·本文工作总结第104-107页
   ·后续研究工作展望第107-108页
参考文献第108-115页
附录第115-122页
攻读学位期间发表论文情况第122-123页
致谢第123页

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