| 致谢 | 第5-7页 |
| 摘要 | 第7-9页 |
| Abstract | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第15-31页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第15-18页 |
| 1.2 激光超声检测技术的研究现状 | 第18-23页 |
| 1.2.1 激光热弹的机理研究 | 第18-20页 |
| 1.2.2 激光超声波的传播特性研究 | 第20-21页 |
| 1.2.3 激光超声检测技术的应用研究 | 第21-23页 |
| 1.3 激光超声检测缺陷的研究现状及发展趋势分析 | 第23-28页 |
| 1.3.1 单点激发模式下缺陷的激光超声检测 | 第24-25页 |
| 1.3.2 线扫描模式下缺陷的激光超声检测 | 第25-26页 |
| 1.3.3 面扫描模式下缺陷的激光超声检测 | 第26-28页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第28-31页 |
| 第二章 机械零件表面缺陷的激光超声检测方法 | 第31-55页 |
| 2.1 引言 | 第31页 |
| 2.2 激光热弹的基本理论 | 第31-42页 |
| 2.2.1 激光超声理论模型的建立 | 第31-33页 |
| 2.2.2 激光超声理论模型的解析求解 | 第33-36页 |
| 2.2.3 激光超声全耦合显式有限元模型的建立 | 第36-38页 |
| 2.2.4 激光超声全耦合显式有限元模型的求解 | 第38-42页 |
| 2.3 单点激发模式下机械零件表面缺陷的激光超声检测方法 | 第42-46页 |
| 2.3.1 单点激发模式下激光声表面波的传播特性分析 | 第42-44页 |
| 2.3.2 单点激发模式下基于激光声表面波的表面缺陷检测方法 | 第44-46页 |
| 2.4 线扫描模式下机械零件表面缺陷的激光超声检测方法 | 第46-49页 |
| 2.4.1 激光声表面波线扫描模式分析 | 第46-48页 |
| 2.4.2 基于激光声表面波的线扫描信号增强的表面缺陷检测方法 | 第48-49页 |
| 2.5 面扫描模式下机械零件表面缺陷的激光超声检测方法 | 第49-54页 |
| 2.5.1 激光声表面波面扫描模式分析 | 第49-50页 |
| 2.5.2 基于激光声表面波频率-波数分析的表面缺陷检测方法 | 第50-54页 |
| 2.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 第三章 单点激发模式下机械零件表面缺陷的WPT-SVD识别方法研究 | 第55-71页 |
| 3.1 引言 | 第55-56页 |
| 3.2 基于WPT-SVD方法的激光声表面波信号特征提取 | 第56-59页 |
| 3.2.1 单点激发模式下激光声表面波表面缺陷信号的特性分析 | 第56-57页 |
| 3.2.2 基于小波包-奇异值分解的表面缺陷信号特征提取方法 | 第57-59页 |
| 3.3 机械零件表面缺陷的WPT-SVD识别 | 第59-67页 |
| 3.3.1 机械零件表面缺陷的位置识别 | 第60-65页 |
| 3.3.2 机械零件表面缺陷的深度识别 | 第65-67页 |
| 3.4 单点激发模式下机械零件表面缺陷识别方法的试验研究 | 第67-70页 |
| 3.4.1 激光超声圆柱表面缺陷检测系统 | 第67-69页 |
| 3.4.2 试验结果与分析 | 第69-70页 |
| 3.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 第四章 线扫描模式下圆柱类机械零件表面缺陷检测方法研究 | 第71-87页 |
| 4.1 引言 | 第71页 |
| 4.2 圆柱表面缺陷的激光声表面波叠加增强的机理分析 | 第71-76页 |
| 4.3 基于激光声表面波叠加增强的圆柱表面缺陷识别方法 | 第76-83页 |
| 4.3.1 激光声表面波检测位置的优化 | 第76-79页 |
| 4.3.2 不同直径圆柱的表面缺陷定位 | 第79-81页 |
| 4.3.3 圆柱表面缺陷的深度识别 | 第81-83页 |
| 4.4 线扫描模式下圆柱构件表面缺陷检测方法试验研究 | 第83-85页 |
| 4.4.1 圆柱表面缺陷位置检测试验系统 | 第83-84页 |
| 4.4.2 试验结果与分析 | 第84-85页 |
| 4.5 本章小结 | 第85-87页 |
| 第五章 基于F-W分析的机械零件表面缺陷激光面扫描检测方法研究 | 第87-107页 |
| 5.1 引言 | 第87-88页 |
| 5.2 三维激光超声面扫描信号的获取 | 第88-91页 |
| 5.2.1 三维激光声表面波信号采集系统 | 第88-89页 |
| 5.2.2 激光点源面扫描程序 | 第89-91页 |
| 5.3 机械零件表面缺陷的激光声表面波F-W识别方法 | 第91-97页 |
| 5.3.1 三维激光声表面波信号的F-W分析 | 第91-93页 |
| 5.3.2 基于宽频段激光声表面波F-W分析的表面缺陷识别方法 | 第93-97页 |
| 5.4 基于激光声表面波F-W分析的表面缺陷识别方法试验研究 | 第97-105页 |
| 5.4.1 激光超声扫描信号的噪声模型 | 第97-100页 |
| 5.4.2 机械零件表面缺陷的激光声表面波F-W识别 | 第100-105页 |
| 5.5 本章小结 | 第105-107页 |
| 第六章 基于S-F-W分析的机械零件表面缺陷激光面扫描检测方法研究 | 第107-122页 |
| 6.1 引言 | 第107页 |
| 6.2 基于激光声表面波S-F-W分析的表面缺陷识别 | 第107-113页 |
| 6.2.1 激光声表面波S-F-W分析方法 | 第107-109页 |
| 6.2.2 窗口尺寸及频率段优化 | 第109-113页 |
| 6.3 基于图像分割技术的表面缺陷定量化研究 | 第113-121页 |
| 6.3.1 表面缺陷S-F-W图像的图像分割技术 | 第113-119页 |
| 6.3.2 表面缺陷的几何特征定量提取方法 | 第119-121页 |
| 6.4 本章小结 | 第121-122页 |
| 第七章 总结与展望 | 第122-124页 |
| 7.1 总结 | 第122-123页 |
| 7.2 展望 | 第123-124页 |
| 参考文献 | 第124-133页 |
| 攻读博士学位期间发表(录用)的学术论文 | 第133页 |
| 攻读博士学位期间授权的发明专利 | 第133页 |
| 攻读博士学位期间参加的主要科研项目 | 第133-134页 |
