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基于声发射信号特征参量的耐火材料微观损伤模式识别

摘要第4-5页
Abstract第5页
目录第6-8页
第1章 绪论第8-13页
    1.1 课题背景第8页
    1.2 耐火材料领域国内外发展状况第8-9页
    1.3 AE 技术耐火材料检测国内外发展状况第9-11页
    1.4 聚类方法用于模式识别的发展概述第11页
    1.5 论文安排第11-13页
第2章 耐火材料受压 AE 试验及数据初步分析第13-22页
    2.1 AE 技术概述第13-14页
        2.1.1 AE 原理第13-14页
        2.1.2 AE 信号的处理方法第14页
    2.2 耐火材料受压试验第14-19页
        2.2.1 试验材料的制备第15页
        2.2.2 试验仪器第15-18页
        2.2.3 AE 信号的采集第18-19页
    2.3 耐火材料受压损伤 AE 参量关联图分析第19-21页
        2.3.1 耐火材料受压 AE 试验过程分析第19-20页
        2.3.2 耐火材料受压 AE 损伤信号参数历程图分析第20-21页
    2.4 本章小结第21-22页
第3章 基于 AE 参数的耐火材料受压损伤信号聚类分析第22-29页
    3.1 耐火材料受压 AE 损伤信号功率谱分析第22-23页
    3.2 基于 AE 参数的损伤信号 K 均值聚类第23-28页
        3.2.1 聚类参数的选取第23-25页
        3.2.2 聚类类别的确定第25页
        3.2.3 K 均值聚类算法第25-26页
        3.2.4 聚类结果分析第26-28页
    3.3 本章小结第28-29页
第4章 基于主成分分析的耐火材料受压损伤 AE 信号聚类分析第29-45页
    4.1 主成分分析概述第29-37页
        4.1.1 主成分分析的产生和意义第29页
        4.1.2 主成分分析技术原理第29-37页
    4.2 计算耐火材料损伤信号主成分第37-39页
    4.3 基于主成分参数的损伤信号 K 均值聚类第39-41页
        4.3.1 参数的选择第39-40页
        4.3.2 聚类结果分析第40-41页
    4.4 两种聚类参数比对第41页
        4.4.1 基于 AE 参数的聚类优缺点第41页
        4.4.2 基于主成分参数的聚类优缺点第41页
    4.5 镁碳砖耐火材料电镜扫描第41-43页
    4.6 本章小结第43-45页
第5章 结论与展望第45-47页
    5.1 结论第45页
    5.2 展望第45-47页
参考文献第47-50页
致谢第50-51页
攻读硕士期间论文发表情况第51页

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