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 |