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基于多重分形理论的耐火材料声发射信号特征提取及损伤模式识别研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第4-5页 | | Abstract | 第5-6页 | | 第1章 绪论 | 第9-17页 | | 1.1 研究的背景及意义 | 第9-10页 | | 1.2 声发射信号处理方法研究 | 第10-13页 | | 1.2.1 声发射信号常规处理方法 | 第10-11页 | | 1.2.2 声发射信号新型处理方法 | 第11-13页 | | 1.3 基于分形理论的特征提取研究 | 第13-14页 | | 1.4 基于EMD的信号时频分析研究 | 第14页 | | 1.5 基于SVM的模式识别研究 | 第14-15页 | | 1.6 基于BP神经网络的模式识别研究 | 第15页 | | 1.7 本文的主要工作 | 第15-17页 | | 第2章 耐火材料声发射信号的采集与分析 | 第17-26页 | | 2.1 耐火材料试样准备 | 第17-19页 | | 2.1.1 试样的制备 | 第17-18页 | | 2.1.2 试样的成分分析 | 第18-19页 | | 2.2 耐火材料单轴压缩试验 | 第19-22页 | | 2.2.1 试验设备 | 第19-21页 | | 2.2.2 试验步骤 | 第21-22页 | | 2.3 耐火材料损伤声发射信号分析 | 第22-24页 | | 2.3.1 耐火材料损伤声发射信号分类 | 第22-23页 | | 2.3.2 耐火材料典型损伤声发射信号 | 第23-24页 | | 2.4 本章小结 | 第24-26页 | | 第3章 基于多重分形理论的声发射信号特征提取研究 | 第26-36页 | | 3.1 多重分形理论 | 第26-29页 | | 3.1.1 多重分形谱的计算 | 第26-27页 | | 3.1.2 广义分形维数的计算 | 第27页 | | 3.1.3 多重分形参数的计算 | 第27-29页 | | 3.2 仿真声发射信号 | 第29-31页 | | 3.2.1 仿真信号数学模型 | 第29页 | | 3.2.2 仿真信号各项参数的设置 | 第29-31页 | | 3.3 多重分形参数的选取 | 第31-35页 | | 3.3.1 仿真信号分析 | 第31-33页 | | 3.3.2 试验信号分析 | 第33-35页 | | 3.4 本章小结 | 第35-36页 | | 第4章 基于EMD多重分形的耐火材料损伤模式识别 | 第36-55页 | | 4.1 基于EMD的特征向量的构建 | 第36-40页 | | 4.1.1 经验模态分解算法 | 第36-38页 | | 4.1.2 基于EMD多重分形谱参数的损伤特征向量构建 | 第38-40页 | | 4.2 基于SVM的耐火材料损伤模式识别 | 第40-46页 | | 4.2.1 SVM算法 | 第41-44页 | | 4.2.2 数据预处理及SVM各项参数的设置 | 第44-45页 | | 4.2.3 基于SVM分类器的耐火材料损伤模式识别 | 第45-46页 | | 4.3 基于BP神经网络的耐火材料损伤模式识别 | 第46-54页 | | 4.3.1 BP神经网络算法 | 第47-50页 | | 4.3.3 数据预处理及BP神经网络各项参数的设置 | 第50-52页 | | 4.3.4 基于BP神经网络分类器的耐火材料损伤模式识别 | 第52-54页 | | 4.4 两种分类器分类结果对比分析 | 第54页 | | 4.5 本章小结 | 第54-55页 | | 第5章 结论与展望 | 第55-57页 | | 5.1 结论 | 第55-56页 | | 5.2 展望 | 第56-57页 | | 致谢 | 第57-58页 | | 参考文献 | 第58-64页 | | 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第64-65页 | | 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第65-66页 | | 详细摘要 | 第66-71页 |
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论文编号BS2974436，这篇论文共71页
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