| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 创新点摘要 | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 声发射检测技术的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.1 声发射技术概述 | 第10-11页 |
| 1.2.2 声发射技术的应用及优势 | 第11页 |
| 1.3 声发射信号分析研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3.1 特征参数分析法 | 第11-12页 |
| 1.3.2 频谱分析方法 | 第12-13页 |
| 1.3.3 神经网络分析方法 | 第13页 |
| 1.3.4 小波分析方法 | 第13-14页 |
| 1.4 MAS 智能评价方法 | 第14-16页 |
| 1.4.1 Agent 的概念和属性 | 第14-15页 |
| 1.4.2 Agent 的分类和结构 | 第15页 |
| 1.4.3 多 Agent 之间协作的基本机制 | 第15页 |
| 1.4.4 MAS 的特点 | 第15页 |
| 1.4.5 MAS 智能评价体系的应用现状 | 第15-16页 |
| 1.5 本文研究内容和研究路线 | 第16-18页 |
| 1.5.1 本文研究内容 | 第16页 |
| 1.5.2 本文研究路线 | 第16-18页 |
| 第2章 基于 MAS 的声发射信号参量评价技术研究 | 第18-34页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 Multi-agent 在声发射参量评价中的意义 | 第18页 |
| 2.3 多传感器检测最优阵列方式的选择 | 第18-19页 |
| 2.4 基于 Multi-agent 多传感器反推声源幅度算法研究 | 第19-27页 |
| 2.4.1 基于距离法求多传感器权重 | 第20-22页 |
| 2.4.2 根据数据融合法反推声源幅值 | 第22-25页 |
| 2.4.3 幅值逆源应用研究及分析 | 第25-27页 |
| 2.5 基于 MAS 反推声源峰值频率 | 第27-33页 |
| 2.5.1 信号在传播过程中峰值频率的变化 | 第28页 |
| 2.5.2 反推声源峰值频率的算法研究 | 第28-29页 |
| 2.5.3 峰值频率逆源应用研究及分析 | 第29-33页 |
| 2.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 基于 Multi-agent 声发射信号波形评价技术研究 | 第34-44页 |
| 3.1 引言 | 第34页 |
| 3.2 多传感器波形相似程度研究 | 第34-36页 |
| 3.2.1 求波形相似程度的算法 | 第34-35页 |
| 3.2.2 算法实现 | 第35-36页 |
| 3.3 基于 MAS 的信号归类实验研究 | 第36-39页 |
| 3.3.1 同一种声源波形相似性实验研究 | 第37-38页 |
| 3.3.2 不同种类声源波形相似性实验研究 | 第38-39页 |
| 3.4 基于信号归类的数据分割技术研究 | 第39-43页 |
| 3.4.1 数据分割算法 | 第39-41页 |
| 3.4.2 算法实现 | 第41-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于 MAS 技术在金属试样拉伸声发射特性分析中的应用 | 第44-51页 |
| 4.1 球墨铸铁的特性及拉伸特性 | 第44-45页 |
| 4.2 球墨铸铁的拉伸力学特性 | 第45-50页 |
| 4.2.1 实验设备及方案 | 第45-47页 |
| 4.2.2 拉伸声发射信号分析 | 第47-50页 |
| 4.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 MAS 技术在压力容器声发射检测中的应用研究 | 第51-59页 |
| 5.1 声发射无损检测技术对压力容器的检测 | 第51-52页 |
| 5.2 压力容器多声源信号分析 | 第52-58页 |
| 5.2.1 依据波形对信号分类 | 第53-55页 |
| 5.2.2 反推各个声源的峰值频率 | 第55-58页 |
| 5.3 本章小结 | 第58-59页 |
| 结论与展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 发表文章目录 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 详细摘要 | 第68-85页 |
