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防喷器的声发射检测及信号分析方法研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
创新点摘要第7-11页
第一章 绪论第11-24页
    1.1 选题背景及意义第11-12页
    1.2 防喷器壳体的失效及检测方法第12-13页
    1.3 声发射技术在防喷器检测中的研究进展第13页
    1.4 课题研究相关关键技术的研究现状第13-22页
        1.4.1 声发射源定位方法的研究现状第13-15页
        1.4.2 声发射信号特征提取方法研究现状第15-20页
        1.4.3 模式识别在声发射信号处理中的研究现状第20-22页
    1.5 本课题研究的主要内容第22-24页
第二章 防喷器壳体材料损伤过程声发射特性研究第24-38页
    2.1 防喷器壳体材料损伤声发射源产生机理研究第24-26页
        2.1.1 防喷器壳体材料塑性变形声发射源产生机理第24-25页
        2.1.2 防喷器壳体材料裂纹扩展声发射源产生机理第25-26页
    2.2 防喷器壳体材料拉伸过程声发射监测试验第26-30页
        2.2.1 试验装置第26-27页
        2.2.2 试验试件及夹具的制备第27-29页
        2.2.3 试验系统第29-30页
        2.2.4 试验过程第30页
    2.3 防喷器壳体材料拉伸过程声发射监测试验结果分析第30-36页
    2.4 本章小结第36-38页
第三章 基于SVM的闸板防喷器壳体声源三维定位方法研究第38-62页
    3.1 闸板防喷器壳体中波的传播特性研究第38-41页
        3.1.1 闸板防喷器壳体内的弹性波第38-39页
        3.1.2 闸板防喷器壳体中波的传播特性试验研究第39-41页
    3.2 基于SVM闸板防喷器三维定位方法理论研究第41-50页
        3.2.1 支持向量机的基本原理第42-44页
        3.2.2 防喷器支持向量分类器的选择第44-45页
        3.2.3 基于支持向量回归的防喷器声发射信号定位研究第45-48页
        3.2.4 防喷器声发射信号支持向量核函数的选择第48-50页
    3.3 基于NPSO的防喷器声发射信号参数选择方法研究第50-59页
        3.3.1 惩罚参数和核函数参数的选择第50-54页
        3.3.2 PSO算法的原理第54-56页
        3.3.3 基于NPSO的算法研究第56-59页
    3.4 基于SVM的闸板防喷器矩形壳体三维定位方法试验研究第59-61页
        3.4.1 定位输入参数选择第59-60页
        3.4.2 试验装置第60页
        3.4.3 试验过程及结果分析第60-61页
    3.5 本章小结第61-62页
第四章 防喷器壳体承压破坏过程的声发射源及特性研究第62-68页
    4.1 试验目的第62页
    4.2 试验设备及方法第62-63页
        4.2.1 试验用防喷器壳体的制作第62页
        4.2.2 试验设备及传感器布置第62-63页
        4.2.3 试验加载过程第63页
    4.3 各加载、保载阶段声发射信号的特性研究第63-67页
        4.3.1 试验过程中声发射信号的定位源特征第63-66页
        4.3.2 试验过程中声发射信号参数特征第66-67页
        4.3.3 裂纹扩展定位声发射信号的频谱特征第67页
    4.4 本章小结第67-68页
第五章 基于小波分析的防喷器声发射信号特征提取方法研究第68-81页
    5.1 小波分析原理第68-70页
    5.2 防喷器声发射信号的小波分析第70-75页
        5.2.1 声发射信号的小波基选择第70-72页
        5.2.2 小波分解层数确定第72-73页
        5.2.3 基于启发式阈值去噪的防喷器声发射信号噪声去除第73-75页
    5.3 防喷器声发射信号特征提取方法研究第75-80页
        5.3.1 基于小波频谱分析的防喷器声发射信号特征提取方法第75-77页
        5.3.2 基于小波能谱分析的防喷器声发射信号特征提取第77-78页
        5.3.3 基于声发射波形形状特征和强度特征的参数提取第78-80页
    5.4 本章小结第80-81页
第六章 防喷器声发射信号模式识别方法研究第81-98页
    6.1 基于K均值聚类的防喷器声发射信号模式识别的基本原理第81-86页
        6.1.1 聚类分析概述第81-82页
        6.1.2 k均值聚类算法的原理和步骤第82-83页
        6.1.3 防喷器声发射信号的距离和相似系数第83-86页
        6.1.4 聚类k值的确定第86页
        6.1.5 k均值的特点和面临的主要问题第86页
    6.2 基于SOFM的改进K均值聚类模式识别方法研究第86-89页
        6.2.1 SOFM的网络结构和工作原理第86-87页
        6.2.2 基于SOFM的初始聚类中心算法研究第87-89页
    6.3 基于层次聚类的防喷器声发射信号特征向量降维第89-90页
    6.4 防喷器声发射特性试验声发射信号的模式识别第90-97页
        6.4.1 输入样本集的构造第90-91页
        6.4.2 防喷器壳体材料拉伸过程声发射信号聚类分析第91-94页
        6.4.3 防喷器加载破坏过程声发射信号聚类分析第94-97页
    6.5 本章小结第97-98页
第七章 防喷器声发射信号分析系统设计第98-109页
    7.1 引言第98页
    7.2 防喷器声发射检测分析系统构架第98-99页
    7.3 防喷器声发射信号小波分析模块第99-104页
        7.3.1 模块功能第100页
        7.3.2 模块的使用第100-104页
    7.4 防喷器声发射信号模式识别模块第104-108页
        7.4.1 模块功能第104-105页
        7.4.2 模块使用第105-108页
    7.5 本章小结第108-109页
第八章 结论及展望第109-111页
    8.1 结论第109-110页
    8.2 展望第110-111页
参考文献第111-119页
个人简历、在攻读博士学位期间发表的论文第119-120页
致谢第120-121页
详细摘要第121-141页

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