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飞机发动机叶片缺陷的电磁检测技术研究

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飞机发动机叶片缺陷的电磁检测技术研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-9页
主要符号说明第9-15页
第1章 绪论第15-36页
  · 本论文研究的目的和意义第15-19页
  · 无损检测技术与飞机发动机叶片缺陷的无损检测状况第19-24页
    · 无损检测技术第19-21页
    · 飞机发动机叶片的无损检测状况第21-24页
  · ACFM 电磁无损检测技术第24-28页
    · ACFM 电磁无损检测技术的基本原理第24-25页
    · ACFM 检测技术的应用与发展第25-27页
    · ACFM 传感器检测第27-28页
  · 涡流无损检测技术第28-34页
    · 基于单探头的涡流无损检测方法第29-31页
    · 基于阵列结构的涡流无损检测方法第31-33页
    · 涡流检测技术在曲面零件缺陷检测中的优势与应用前景第33-34页
  · 本论文的研究内容第34-36页
第2章 基于 ACFM 原理的发动机叶片缺陷检测机理分析第36-55页
  · 引言第36页
  · ACFM 检测技术的理论基础第36-43页
    · ACFM 的电磁理论基础第36-38页
    · 航空涡轮叶片 ACFM 检测裂纹理论依据第38-43页
  · 叶片缺陷随机分布的旋转激励方法第43-46页
    · ACFM 电磁激励装置设计研究第43-45页
    · ACFM 电磁激励台旋转激励磁场分析第45-46页
  · 发动机叶片缺陷检测的仿真研究第46-54页
    · ACFM 仿真模型的建立第47页
    · ACFM 仿真分析第47-54页
  · 本章小结第54-55页
第3章 发动机叶片缺陷的 ACFM 检测系统研制第55-66页
  · 引言第55页
  · ACFM 检测系统总体设计第55-57页
  · ACFM 系统检测传感器研制第57-59页
  · ACFM 检测系统的电磁激励台研制第59-63页
    · 旋转电磁激励台设计原理第59-61页
    · 旋转电磁激励台结构设计第61-63页
  · 发动机叶片缺陷的 ACFM 的检测实验及结果分析第63-65页
    · 叶片微裂纹缺陷检测试验第63-64页
    · 实验结果分析第64-65页
  · 本章小结第65-66页
第4章 基于涡流检测原理的叶片缺陷检测系统研究第66-110页
  · 引言第66页
  · 涡流检测技术的理论基础第66-73页
    · 涡流检测的电磁场理论第66-69页
    · 涡流检测问题的解析计算第69-73页
  · 差激励式探头叶片缺陷检测仿真与实验研究第73-94页
    · 差动式探头裂纹检测原理第74-76页
    · 差激励探头的结构设计及制作第76-78页
    · 单探头多自由度自动扫查装置设计第78-80页
    · 叶片裂纹缺陷涡流检测仿真研究第80-88页
    · 叶片缺陷的差激励涡流检测实验第88-92页
    · 缺陷检测结果分析第92-94页
  · 柔性阵列式涡流检测叶片缺陷仿真与实验研究第94-108页
    · 柔性阵列探头的结构设计及制作第95-101页
    · 柔性阵列探头仿真研究第101-102页
    · 涡流柔性阵列式探头的叶片缺陷检测实验研究第102-106页
    · 裂纹缺陷检测结果分析第106-108页
  · 本章小结第108-110页
第5章 检测信号特征提取理论与方法研究第110-126页
  · 引言第110页
  · EMD/EEMD-小波奇异性叶片裂纹信号特征提取第110-120页
    · 小波分析理论第111页
    · 信号奇异性检测和奇异性指数第111-113页
    · EMD 和 EEMD 分解理论第113-115页
    · 涡轮叶片裂纹信号 EMD/EEMD—小波奇异性特征提取第115-120页
  · 叶片裂纹检测微弱信号平滑伪 Wigner-Ville 分布处理第120-123页
    · WVD-PWVD-SPWVD 理论第120-121页
    · 叶片缺陷信号平滑伪 Wigner-Ville 分析第121-123页
  · 涡轮叶片无损检测信号处理系统设计第123-125页
    · 信号处理系统 GUI 设计第123页
    · 功能模块设计第123-125页
  · 本章小结第125-126页
第6章 发动机叶片缺陷分类与评估方法研究第126-141页
  · 引言第126页
  · 支持向量机分类理论第126-133页
    · 支持向量机理论基础第127-131页
    · “1 对 1(one-against-one)"多类分类策略算法第131-133页
  · 小波-支持向量机叶片裂纹分类方法研究第133-137页
  · 叶片检测结果分类方法评估第137-140页
  · 本章小结第140-141页
结论第141-143页
  主要研究工作总结第141-142页
  论文创新点第142页
  展望第142-143页
参考文献第143-154页
附录第154-157页
攻读学位期间发表论文与研究成果清单第157-159页
致谢第159页

本篇论文共159页,点击这进入下载页面
 
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