基于VI的钢球表面裂纹电涡流检测方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-26页 |
| ·研究的背景 | 第11-13页 |
| ·课题研究的背景 | 第11-12页 |
| ·钢球检测的国内外的检测方法与研究现状 | 第12-13页 |
| ·无损检测的简介与比较 | 第13-18页 |
| ·无损检测概述 | 第13-16页 |
| ·电涡流无损检测技术的应用与发展 | 第16-18页 |
| ·虚拟仪器的发展与应用 | 第18-24页 |
| ·虚拟仪器的概念 | 第18-20页 |
| ·虚拟仪器的演变与发展 | 第20-23页 |
| ·虚拟仪器的优点 | 第23-24页 |
| ·本文的体系结构 | 第24-26页 |
| 第2章 钢球展开及钢球展开机构的理论分析与设计 | 第26-50页 |
| ·钢球展开的方法 | 第26-30页 |
| ·钢球球面展开法 | 第26-27页 |
| ·钢球运动状态的描述 | 第27-29页 |
| ·钢球在检测时的运动方程 | 第29-30页 |
| ·展开轮的分析与设计 | 第30-42页 |
| ·展开轮的工作原理 | 第30-32页 |
| ·展开轮曲面方程 | 第32-39页 |
| ·钢球运动轨迹和展开轮曲面绘制 | 第39-42页 |
| ·展开机构的设计 | 第42-46页 |
| ·展开装置的设计 | 第42-44页 |
| ·展开轮速度分析 | 第44-45页 |
| ·展开轮加工 | 第45-46页 |
| ·钢球运动仿真分析 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第3章 电涡流传感器的基本原理与工作特性 | 第50-62页 |
| ·钢球表面裂纹电涡流检测的基本原理 | 第50-55页 |
| ·麦克斯韦方程组 | 第50-52页 |
| ·电流渗透方程 | 第52-53页 |
| ·电流渗透方程求解 | 第53-55页 |
| ·电涡流检测的阻抗分析 | 第55-60页 |
| ·涡流检测的阻抗分析 | 第55-59页 |
| ·球体的有效磁导率及特征频率 | 第59-60页 |
| ·电涡流检测的影响因素 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第4章 基于虚拟仪器的无损检测系统的硬件设计 | 第62-74页 |
| ·基于虚拟仪器的系统结构 | 第62-63页 |
| ·激励信号源的研制 | 第63-68页 |
| ·MAX038的性能与特点 | 第63-64页 |
| ·MAX038内部电路特点及引脚介绍 | 第64-66页 |
| ·信号发生器的设计 | 第66-68页 |
| ·隔离放大电路 | 第68-70页 |
| ·输入 | 第68-69页 |
| ·输出 | 第69-70页 |
| ·数据采集 | 第70-72页 |
| ·数据采集卡的介绍 | 第70-71页 |
| ·基于虚拟仪器的数据采集程序 | 第71-72页 |
| ·检测线圈与探头 | 第72-73页 |
| ·检测线圈 | 第72页 |
| ·探头形状的设计 | 第72-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第5章 钢球表面裂纹电涡流无损检测信号处理方法 | 第74-83页 |
| ·噪声信号的抑制 | 第74-77页 |
| ·相敏检波法 | 第74-77页 |
| ·频率分析法 | 第77页 |
| ·检测信号特征量分析 | 第77-79页 |
| ·信号的绝对峰值 P_0 | 第77-78页 |
| ·信号峰峰值PP_0 | 第78页 |
| ·相邻信号差分值D_0 | 第78-79页 |
| ·相位 | 第79页 |
| ·频域分析 | 第79页 |
| ·涡流阻抗图 | 第79-81页 |
| ·阻抗平面图分析的基本原理 | 第80页 |
| ·基于阻抗平面分析的信号处理方法 | 第80-81页 |
| ·本章小结 | 第81-83页 |
| 第6章 钢球检测的实验研究 | 第83-93页 |
| ·测试方案 | 第83-87页 |
| ·激励频率的选取 | 第87-88页 |
| ·提离效应对输出信号的影响 | 第88-90页 |
| ·裂纹缺陷与输出信号峰峰值及相位的关系 | 第90-92页 |
| ·本章小结 | 第92-93页 |
| 第7章 检测信号的小波分析 | 第93-107页 |
| ·小波的概念 | 第93-95页 |
| ·小波变换的性质 | 第95-96页 |
| ·小波对涡流信号的分析 | 第96-106页 |
| ·本章小结 | 第106-107页 |
| 第8章 神经网络的信息融合 | 第107-117页 |
| ·信息融合 | 第107-113页 |
| ·神经元模型 | 第108-109页 |
| ·神经网络模型 | 第109-110页 |
| ·BP网络结构 | 第110-113页 |
| ·神经网络信息融合步骤 | 第113-116页 |
| ·本章小结 | 第116-117页 |
| 第9章 总结与展望 | 第117-120页 |
| ·主要研究成果 | 第117-118页 |
| ·研究展望 | 第118-120页 |
| 参考文献 | 第120-126页 |
| 致谢 | 第126-127页 |
| 攻读博士学位期间发表论文及参加科研项目的情况 | 第127-128页 |
