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电动轿车电池顶盖防爆安全阀故障诊断方法应用研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 引言第11-12页
    1.2 课题的研究目的和意义第12页
    1.3 铝合金焊缝缺陷识别方法研究第12-16页
        1.3.1 国外研究发展现状第13-14页
        1.3.2 国内研究发展现状第14-16页
    1.4 本文的主要研究内容第16-17页
第2章 防爆安全阀故障参数测试及诊断的系统设计第17-24页
    2.1 系统的设计思路第17-18页
    2.2 系统的工作原理第18-19页
    2.3 系统的结构设计第19-23页
        2.3.1 硬件结构设计第19-22页
        2.3.2 软件结构设计第22-23页
    2.4 本章小结第23-24页
第3章 防爆安全阀的电导率参数检测第24-34页
    3.1 涡流检测的原理第24-25页
        3.1.1 涡流检测工作原理第24页
        3.1.2 趋肤效应第24-25页
    3.2 电导率检测的物理基础第25页
    3.3 电导率测量的技术要求第25-27页
    3.4 实验过程及测试方法第27-29页
    3.5 实验结果及分析第29-33页
    3.6 本章小结第33-34页
第4章 防爆安全阀焊缝图像处理算法研究第34-52页
    4.1 X射线检测图像特点分析第34页
    4.2 图像降噪第34-36页
        4.2.1 普通中值滤波第35页
        4.2.2 自适应中值滤波第35-36页
    4.3 图像增强第36-40页
        4.3.1 直方图均衡化第37页
        4.3.2 锐化滤波器第37-39页
        4.3.3 各种增强算法处理效果图对比第39-40页
    4.4 图像分割第40-43页
        4.4.1 直方图分割法第40-41页
        4.4.2 最大类间方差法第41页
        4.4.3 最佳阈值迭代法第41-42页
        4.4.4 各种图像分割结果对比第42-43页
    4.5 边缘检测第43-49页
        4.5.1 梯度检测法第43-44页
        4.5.2 LOG算子和Canny算子第44-46页
        4.5.3 基于形态学的边缘检测算法第46-48页
        4.5.4 各种边缘检测结果对比图第48-49页
    4.6 图像处理顺序分析第49-51页
    4.7 本章小结第51-52页
第5章 防爆安全阀典型缺陷的参数识别第52-60页
    5.1 常见焊缝缺陷分类第52-53页
    5.2 常见焊缝缺陷的成像特征第53页
    5.3 轮廓的跟踪与提取第53-55页
    5.4 缺陷特征参数的定性定量计算第55-59页
        5.4.1 焊缝缺陷分析的依据第55-56页
        5.4.2 焊缝缺陷的特征参数第56-57页
        5.4.3 特征参数的计算第57-59页
    5.5 本章小结第59-60页
第6章 焊缝缺陷识别的神经网络结构研究第60-75页
    6.1 BP神经网络第60-65页
        6.1.1 BP神经网络描述第60-61页
        6.1.2 BP神经网络算法具体推导第61-64页
        6.1.3 BP算法的具体步骤第64页
        6.1.4 BP神经网络的改进第64-65页
    6.2 基于BP神经网络的焊缝失效识别的分类器设计第65-71页
        6.2.1 输入量的提取和表示第65-66页
        6.2.2 输出节点的确定及输出量的表示第66页
        6.2.3 隐含层数及隐含层神经元个数的确定第66-68页
        6.2.4 激活函数和训练函数的确定第68页
        6.2.5 初始权值的设置第68-69页
        6.2.6 输入输出数据的预处理第69页
        6.2.7 BP神经网络训练参数设定第69-71页
    6.3 焊缝失效识别神经网络的训练与测试第71-72页
    6.4 承压性能测试第72-74页
    6.5 本章小结第74-75页
第7章 防爆安全阀故障参数测试及故障诊断系统的功能实现第75-83页
    7.1 软件系统的功能实现第75-79页
    7.2 X射线缺陷数据库的建立第79-80页
    7.3 显微CT验证第80-82页
    7.4 本章小结第82-83页
第8章 结论与展望第83-84页
参考文献第84-87页
致谢第87页

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