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基于随机森林算法的铸件内部夹杂类型识别方法研究

摘要第4-5页
abstract第5-6页
1 绪论第9-15页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-14页
        1.2.1 圆柱体铸件超声缺陷检测研究现状第10-11页
        1.2.2 金属铸件内部夹杂数值模拟研究现状第11-12页
        1.2.3 随机森林算法研究现状第12-14页
    1.3 论文主要研究内容及章节安排第14-15页
2 圆柱体铸件的超声检测原理及有限元超声仿真第15-26页
    2.1 圆柱体铸件超声检测的基本原理和方法第15-19页
        2.1.1 圆柱体超声检测原理第15-17页
        2.1.2 检测对象第17页
        2.1.3 系统工作样机介绍第17-18页
        2.1.4 超声回波信号分析第18-19页
    2.2 基于有限元的圆铸件超声缺陷仿真第19-23页
        2.2.1 有限元仿真软件COMSOL简介第19-20页
        2.2.2 铸件超声检测仿真方法第20-23页
    2.3 仿真数据的有效性验证第23-25页
    2.4 本章小结第25-26页
3 超声回波分析与缺陷特征提取第26-50页
    3.1 铸件内部不同夹杂材料回波特征分析第26-29页
    3.2 铸件内部不同夹杂长度回波特征分析第29-33页
        3.2.1 不同夹杂长度回波特征分析第29-32页
        3.2.2 不同长度夹杂材料的回波幅值对比第32-33页
    3.3 铸件内部不同夹杂宽度回波特征分析第33-36页
        3.3.1 不同夹杂宽度回波特征分析第33-35页
        3.3.2 不同宽度夹杂材料的回波幅值对比第35-36页
    3.4 不同激励位置回波特征分析第36-45页
        3.4.1 不同激励位置的夹杂材料回波特征分析第37-40页
        3.4.2 不同激励位置的夹杂长度回波特征分析第40-42页
        3.4.3 不同激励位置的夹杂宽度回波特征分析第42-45页
    3.5 经验模态分解(EMD)及输入特征量的构造第45-49页
        3.5.1 EMD方法的基本原理第45-46页
        3.5.2 基于EMD的特征提取第46-48页
        3.5.3 特征向量的构成第48-49页
    3.6 本章小结第49-50页
4 夹杂类型识别方法研究第50-59页
    4.1 决策树算法与随机森林算法第50-55页
        4.1.1 决策树算法的基本原理第50-52页
        4.1.2 Bagging算法概述第52-53页
        4.1.3 随机森林算法原理第53-54页
        4.1.4 随机森林算法流程第54-55页
    4.2 基于决策树算法和随机森林算法的夹杂类型识别结果第55-58页
    4.3 本章小结第58-59页
5 总结与展望第59-61页
    5.1 总结第59页
    5.2 展望第59-61页
参考文献第61-66页
攻读硕士学位期间发表的论文和研究成果第66-67页
致谢第67-68页

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