基于声发射的风电塔筒缺陷诊断监测技术研究



基于声发射的风电塔筒缺陷诊断监测技术研究

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基于声发射的风电塔筒缺陷诊断监测技术研究

论文目录
摘要	第8-10页
Abstract	第10-12页
第一章绪论	第12-20页
1.1 研究背景	第12-14页
1.2 风电塔筒的常规无损检测技术	第14-16页
1.2.1 超声波检测	第14-15页
1.2.2 TOFD检测	第15页
1.2.3 磁粉检测	第15页
1.2.4 涡流检测	第15-16页
1.2.5 渗透检测	第16页
1.3 声发射技术研究现状	第16-18页
1.4 研究内容及意义	第18-19页
1.4.1 研究内容	第18-19页
1.4.2 研究意义	第19页
1.5 本章小结	第19-20页
第二章声发射检测技术原理	第20-28页
2.1 声发射技术概述	第20页
2.2 声发射技术的特点	第20-21页
2.3 声发射信号的特征参数	第21-23页
2.4 声发射信号的分析及处理方法	第23-27页
2.4.1 声发射信号的类型	第23-24页
2.4.2 声发射信号的降噪	第24-25页
2.4.4 声发射信号波形分析	第25-27页
2.5 本章小结	第27-28页
第三章 Q345E钢缺陷焊缝的静载损伤声发射特性研究	第28-48页
3.1 焊接加工及常见缺陷	第28-29页
3.1.1 常见焊接方法	第28页
3.1.2 焊接接头形式	第28页
3.1.3 常见焊接缺陷	第28-29页
3.2 焊缝缺陷的预制	第29-30页
3.3 试验目的	第30页
3.4 试验系统及试验过程	第30-34页
3.4.1 试验系统	第30-32页
3.4.2 试验过程	第32-34页
3.5 Q345E钢试件弯曲损伤过程的声发射信号分析	第34-36页
3.6 缺陷焊缝声发射信号的快速傅里叶分析	第36-38页
3.7 缺陷焊缝声发射信号的小波分析	第38-44页
3.7.1 小波分析理论	第38-41页
3.7.2 声发射信号小波分析结果	第41-44页
3.8 缺陷焊缝声发射信号的希尔伯特黄分析	第44-46页
3.8.1 希尔伯特黄变换理论	第44页
3.8.2 希尔伯特黄变换分析结果	第44-46页
3.9 本章小结	第46-48页
第四章声发射信号在风电塔筒中衰减特性的研究	第48-56页
4.1 声发射源及声发射波	第48-51页
4.1.1 声发射源及波的产生	第48页
4.1.2 声发射波的传播模式	第48-49页
4.1.3 声发射波的传播速度	第49页
4.1.4 声发射波的折射、反射与模式转换	第49-50页
4.1.5 声发射波的衰减	第50-51页
4.2 衰减试验的目的	第51页
4.3 衰减试验系统及试验方案	第51-52页
4.3.1 衰减试验系统	第51-52页
4.3.2 衰减试验方案	第52页
4.4 衰减试验过程及分析	第52-54页
4.4.1 衰减试验过程	第52-53页
4.4.2 衰减声发射信号分析	第53-54页
4.5 本章小结	第54-56页
第五章神经网络在风电塔筒焊缝缺陷定位中的研究	第56-66页
5.1 声发射源的定位	第56-57页
5.1.1 区域定位	第56页
5.1.2 时差定位	第56-57页
5.2 试验目的	第57-58页
5.3 塔筒裂纹源定位试验系统及试验过程	第58-59页
5.3.1 试验系统	第58页
5.3.2 试验过程	第58-59页
5.4 BP神经网络的风电塔筒缺陷定位	第59-65页
5.4.1 BP神经网络理论	第59-61页
5.4.2 BP神经网络的设计与测试	第61-65页
5.5 本章小结	第65-66页
第六章结论与展望	第66-68页
6.1 主要结论	第66-67页
6.2 研究展望	第67-68页
参考文献	第68-72页
致谢	第72-73页
附录A 攻读硕士期间所发表的论文	第73页

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