XRF技术及其在发动机智能监测中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| ·航空发动机状态监测的意义 | 第11-13页 |
| ·航空发动机的状态监测研究现状 | 第13-14页 |
| ·油液分析监测法的研究现状 | 第14-16页 |
| ·同位素XRF 技术 | 第16-18页 |
| 第二章 同位素XRF 技术及应用 | 第18-32页 |
| ·同位素XRF 原理 | 第18-22页 |
| ·辐射源 | 第18-19页 |
| ·射线的作用机理 | 第19-20页 |
| ·辐射探测器 | 第20-21页 |
| ·多道脉冲分析仪 | 第21-22页 |
| ·XRF 能谱特征分析 | 第22页 |
| ·能谱解析原理及常用方法 | 第22-29页 |
| ·光滑预处理 | 第22-23页 |
| ·剥谱 | 第23-24页 |
| ·寻峰 | 第24-29页 |
| ·峰的净面积计算 | 第29页 |
| ·定量分析 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 智能分析方法研究 | 第32-53页 |
| ·智能分析技术概述 | 第32-35页 |
| ·人工神经网络 | 第32-33页 |
| ·粗糙集理论 | 第33-34页 |
| ·支持向量机理论 | 第34页 |
| ·案例推理理论 | 第34-35页 |
| ·灰色系统理论分析方法 | 第35-43页 |
| ·灰色关联度分析 | 第36-37页 |
| ·灰色关联度分析算例 | 第37-39页 |
| ·灰色预测 | 第39-42页 |
| ·灰色预测算例 | 第42-43页 |
| ·界限值制定方法 | 第43-46页 |
| ·统计法 | 第43-44页 |
| ·线性回归法 | 第44-45页 |
| ·制定界限值算例 | 第45-46页 |
| ·人工免疫诊断方法 | 第46-52页 |
| ·概述 | 第46页 |
| ·人工免疫模型 | 第46-47页 |
| ·免疫系统的诊断步骤 | 第47-49页 |
| ·免疫系统应用实例 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 基于元素分析的发动机智能监测 | 第53-71页 |
| ·滑油金属元素分析 | 第53-56页 |
| ·智能分析模型 | 第56-59页 |
| ·智能分析模型的实例应用 | 第59-70页 |
| ·元素关联度分析 | 第61-62页 |
| ·制定金属故障界限值 | 第62-66页 |
| ·发动机状态预测 | 第66-68页 |
| ·发动机故障诊断 | 第68-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第五章 发动机智能监测系统设计与实现 | 第71-79页 |
| ·总体设计 | 第71-72页 |
| ·硬件系统工作原理 | 第72-73页 |
| ·数据库系统原理 | 第73-75页 |
| ·概述 | 第73-74页 |
| ·数据库设计 | 第74-75页 |
| ·软件系统设计与实现 | 第75页 |
| ·开发环境 | 第75页 |
| ·数据库接口 | 第75页 |
| ·数据采集 | 第75-76页 |
| ·系统软件实现及简介 | 第76-79页 |
| 总结与展望 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果及发表的学术论文 | 第85页 |
