在线电磁钢轨探伤数据处理及信息管理方法的研究
致谢 | 第5-6页 |
摘要 | 第6-7页 |
ABSTRACT | 第7-8页 |
1 引言 | 第11-19页 |
1.1 在线电磁钢轨探伤的背景和意义 | 第11-13页 |
1.2 国内外钢轨损伤信息管理的现状 | 第13-16页 |
1.2.1 国外钢轨损伤信息管理技术的现状 | 第13-14页 |
1.2.2 国内钢轨损伤信息管理技术的现状 | 第14-16页 |
1.3 本文主要工作 | 第16-17页 |
1.4 论文的组织结构 | 第17-19页 |
2 在线电磁钢轨探伤数据处理 | 第19-30页 |
2.1 钢轨探伤技术原理 | 第19-20页 |
2.2 钢轨探伤信号解调算法 | 第20-24页 |
2.2.1 相关法 | 第20-22页 |
2.2.2 最小二乘解调算法 | 第22-24页 |
2.3 钢轨损伤数据特性分析 | 第24-26页 |
2.4 聚类分析算法 | 第26-29页 |
2.4.1 层次化聚类 | 第26-27页 |
2.4.2 基于网络的聚类 | 第27页 |
2.4.3 划分聚类 | 第27-29页 |
2.5 本章小结 | 第29-30页 |
3 在线电磁钢轨探伤信息管理系统的设计与实现 | 第30-52页 |
3.1 系统软件开发 | 第30-31页 |
3.1.1 系统开发平台 | 第30页 |
3.1.2 系统开发工具 | 第30页 |
3.1.3 系统开发技术 | 第30-31页 |
3.2 系统网络结构 | 第31-32页 |
3.3 系统需求分析 | 第32-34页 |
3.4 系统详细设计 | 第34-43页 |
3.4.1 系统总体功能模块设计 | 第34-35页 |
3.4.2 系统各功能模块设计 | 第35-38页 |
3.4.3 系统数据结构设计 | 第38-43页 |
3.5 系统功能实现 | 第43-51页 |
3.6 本章小结 | 第51-52页 |
4 实验结果验证及系统优化 | 第52-64页 |
4.1 k-means聚类算法实现及验证 | 第52-60页 |
4.1.1 k-means聚类算法实现 | 第52-56页 |
4.1.2 SVM算法验k-means聚类结果 | 第56-60页 |
4.2 信息管理系统实验结果验证 | 第60-63页 |
4.2.1 不同损伤位置结果验证 | 第60-62页 |
4.2.2 不同损伤程度结果验证 | 第62-63页 |
4.3 系统优化 | 第63页 |
4.4 本章小结 | 第63-64页 |
5 结论 | 第64-66页 |
5.1 论文总结 | 第64-65页 |
5.2 工作展望 | 第65-66页 |
参考文献 | 第66-68页 |
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第68-70页 |
学位论文数据集 | 第70页 |