混凝土超声波层析成像的理论方法和试验研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-27页 |
| ·引言 | 第14-15页 |
| ·混凝土超声探伤方法 | 第15-19页 |
| ·超声波在混凝土中的传播特性 | 第15-16页 |
| ·混凝土超声探伤的基本依据 | 第16-17页 |
| ·混凝土超声探伤的发展历史和研究现状 | 第17-19页 |
| ·计算机层析成像 | 第19-25页 |
| ·基本概念 | 第19-20页 |
| ·层析成像的发展历史与研究现状 | 第20-23页 |
| ·混凝土层析成像的研究现状及存在的问题 | 第23-25页 |
| ·本文研究目的和研究内容 | 第25-27页 |
| ·研究目的 | 第25页 |
| ·研究内容 | 第25-27页 |
| 第2章 混凝土超声波层析成像的理论基础 | 第27-54页 |
| ·Radon变换与广义Radon变换 | 第27-28页 |
| ·Radon变换 | 第27页 |
| ·Radon逆变换 | 第27-28页 |
| ·广义Radon变换 | 第28页 |
| ·图像重建技术 | 第28-35页 |
| ·离散图像重建问题 | 第28-30页 |
| ·反投影法(BPT) | 第30页 |
| ·代数重建技术(ART) | 第30-31页 |
| ·联合迭代重建技术(SIRT) | 第31-32页 |
| ·共轭梯度法(CG) | 第32-35页 |
| ·混凝土超声波速度层析成像 | 第35-40页 |
| ·基本方法 | 第36-38页 |
| ·检测系统 | 第38-40页 |
| ·射线追踪技术 | 第40-51页 |
| ·试射法 | 第40-42页 |
| ·弯曲法 | 第42-44页 |
| ·程函方程有限差分法 | 第44-46页 |
| ·线性旅行时插值法 | 第46-49页 |
| ·旅行时插值法与程函方程有限差分解的理论比较 | 第49-51页 |
| ·混凝土超声波衰减层析成像 | 第51-54页 |
| ·幅值衰减成像 | 第52页 |
| ·上升时间衰减成像 | 第52-54页 |
| 第3章 加权广义逆反演算法 | 第54-78页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·广义逆矩阵 | 第54-56页 |
| ·基本概念 | 第54-55页 |
| ·奇异值分解 | 第55-56页 |
| ·离散不适定问题与正则化方法 | 第56-61页 |
| ·基本概念 | 第56-58页 |
| ·Tikhonov 正则化方法 | 第58-59页 |
| ·截断奇异值分解正则化方法 | 第59-60页 |
| ·杨文采正则化方法 | 第60-61页 |
| ·广义逆反演的辅助信息 | 第61-64页 |
| ·数据分辨矩阵 | 第62页 |
| ·模型分辨矩阵 | 第62-63页 |
| ·解估计的协方差矩阵 | 第63-64页 |
| ·加权广义逆反演 | 第64-66页 |
| ·加权广义逆 | 第64-66页 |
| ·自然权矩阵 | 第66页 |
| ·重建误差和缺陷识别 | 第66-67页 |
| ·重建误差 | 第66-67页 |
| ·缺陷识别 | 第67页 |
| ·模型试验 | 第67-76页 |
| ·数值模型试验 | 第67-70页 |
| ·试件模型试验 | 第70-76页 |
| ·小结 | 第76-78页 |
| 第4章 混凝土超声波层析成像的反演策略 | 第78-95页 |
| ·引言 | 第78-79页 |
| ·定性反演 | 第78页 |
| ·两阶段反演 | 第78页 |
| ·自适应网格技术 | 第78-79页 |
| ·定性反演 | 第79-84页 |
| ·基本思路 | 第79-80页 |
| ·实现步骤 | 第80-81页 |
| ·定性反演的数值试验和试件试验 | 第81-84页 |
| ·两阶段反演 | 第84-89页 |
| ·基本思路 | 第84-85页 |
| ·实现步骤 | 第85-86页 |
| ·两阶段反演的试件模型试验 | 第86-89页 |
| ·自适应网格技术 | 第89-94页 |
| ·基本思路 | 第89-90页 |
| ·实现步骤 | 第90-91页 |
| ·基于自适应网格技术的层析成像 | 第91-94页 |
| ·小结 | 第94-95页 |
| 第5章 不完全射线布置的混凝土超声波层析成像 | 第95-111页 |
| ·引言 | 第95-96页 |
| ·射线布置与试验设计 | 第96页 |
| ·试验设计的优化算法 | 第96-103页 |
| ·拉丁超立方抽样（LHS） | 第97页 |
| ·最优拉丁超立方设计的优化准则 | 第97-99页 |
| ·更新算子与搜索算法 | 第99-100页 |
| ·随机进化算法 | 第100-102页 |
| ·随机进化算法的改进 | 第102-103页 |
| ·试验设计的分步优化算法 | 第103-106页 |
| ·基本思路和实现步骤 | 第103-104页 |
| ·数值试验 | 第104-106页 |
| ·不完全射线层析成像的可行性 | 第106-109页 |
| ·数值模型一 | 第106-107页 |
| ·数值模型二 | 第107-109页 |
| ·小结 | 第109-111页 |
| 第6章 混凝土超声波层析成像的图像处理方法 | 第111-132页 |
| ·引言 | 第111-112页 |
| ·中值滤波 | 第112-113页 |
| ·基本概念 | 第112-113页 |
| ·二维中值滤波 | 第113页 |
| ·基于SOFM 神经网络的图像聚类分析 | 第113-118页 |
| ·聚类分析的基本概念 | 第113-115页 |
| ·自组织特征映射（SOFM）神经网络 | 第115-118页 |
| ·反演图像的聚类分析 | 第118页 |
| ·中值滤波与聚类分析在反演图像中的应用 | 第118-120页 |
| ·基于小波变换的图像信息融合 | 第120-129页 |
| ·图像融合概述 | 第120-124页 |
| ·二维小波变换 | 第124-127页 |
| ·基于小波变换的层析图像融合 | 第127-129页 |
| ·图像融合在层析成像中的应用 | 第129-130页 |
| ·小结 | 第130-132页 |
| 结论 | 第132-136页 |
| 参考文献 | 第136-147页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文 | 第147-149页 |
| 致谢 | 第149页 |
