| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究的意义和目的 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·方案的确定 | 第10-12页 |
| 第二章 渗碳层深度检测方法和涡流检测原理 | 第12-24页 |
| ·渗碳工艺及表面渗碳层深度的传统检测方法 | 第12-15页 |
| ·气体渗碳原理 | 第12-13页 |
| ·气体渗碳工艺 | 第13-14页 |
| ·表面渗碳层深度的传统检测方法 | 第14-15页 |
| ·涡流检测方法 | 第15-24页 |
| ·基本原理 | 第15-16页 |
| ·趋肤效应和趋肤深度 | 第16页 |
| ·阻抗分析法 | 第16-19页 |
| ·有效磁导率和特征频率 | 第19-20页 |
| ·含导电圆柱体穿过式线圈的阻抗分析 | 第20-23页 |
| ·小结 | 第23-24页 |
| 第三章 小波分析理论 | 第24-38页 |
| ·预备知识 | 第24-26页 |
| ·符号，基本定义与定理 | 第25页 |
| ·“狄义赫利”条件 | 第25-26页 |
| ·完备的正交函数集 | 第26页 |
| ·parseval等式 | 第26页 |
| ·Fourier分析到小波分析 | 第26-31页 |
| ·Fourier级数 | 第26页 |
| ·Fourier变换 | 第26-27页 |
| ·窗口傅里叶变换WFT | 第27-28页 |
| ·连续小波变换 | 第28-31页 |
| ·离散小波变换 | 第31-33页 |
| ·小波变换的直观理解及其工程解释 | 第33-38页 |
| ·小波分析方法的直观解释 | 第33-34页 |
| ·分辨率的直观解释 | 第34-35页 |
| ·小波包变换及其工程解释 | 第35-38页 |
| 第四章 金属表面渗碳层深度信号的特征提取 | 第38-46页 |
| ·涡流信号的滤波 | 第38-40页 |
| ·涡流信号的小波分析 | 第40-46页 |
| ·小波基的选择 | 第40-42页 |
| ·金属渗碳层深度信号的特征提取 | 第42-46页 |
| 第五章 人工神经网络在渗碳层深度分类中的应用 | 第46-55页 |
| ·人工神经网络模型 | 第46-48页 |
| ·生物神经元模型 | 第46页 |
| ·神经元模型 | 第46-48页 |
| ·神经网络模型 | 第48页 |
| ·BP网络 | 第48-52页 |
| ·BP网络结构 | 第48-49页 |
| ·传递函数 | 第49-50页 |
| ·BP算法的数学描述 | 第50-52页 |
| ·BP网络的参数选择 | 第52-53页 |
| ·神经网络用于表面渗碳层深度分类的原理 | 第53-54页 |
| ·神经网络在不同表面渗碳层深度分类中的应用 | 第54-55页 |
| 第六章 基于小波包分析和神经网络的表面渗透层深度的分类 | 第55-65页 |
| ·信号的采集 | 第55-56页 |
| ·信号的预处理 | 第56页 |
| ·信号特征值的提取 | 第56-58页 |
| ·神经网络的训练集 | 第58-59页 |
| ·神经网络的训练和分类 | 第59-63页 |
| ·误差分析 | 第63-65页 |
| 第七章 结论 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 致谢 | 第70页 |