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目次
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《漏磁檢測的缺陷可視化技術》介紹了漏磁檢測的原理、漏磁信號特征和磁化裝置優化設計；根據有限元離散單元結構與神經網絡中神經元結構的相似性，建立了適用于漏磁場快速計算的三維有限元神經網絡模型，并說明了模型的拓撲結構和學習算法；將多尺度濾波和形態開、閉自適應加權組合濾波結合起來，探討了漏磁信號的自適應多尺度形態濾波方法；提出自適應雙小波神經網絡迭代模型，實現矩形缺陷三維輪廓的精確逼近；將徑向小波基網絡與KPLS融合起來，建立了KPLS的非線性內部模型，說明基于KPLS-RWBFNN的孔洞型缺陷重構方法；論述基于序貫貝葉斯估計方法的漏磁反演方法，建立了缺陷輪廓與漏磁信號狀態空間之間的模型，實現漏磁缺陷的二維輪廓重構。
《漏磁檢測的缺陷可視化技術》適合于航天、兵工、裝備保障、機械、電力、化工等領域從事無損檢測的研究人員閱讀，還可以作為相關專業研究生學習的參考用書。
《漏磁檢測的缺陷可視化技術》適合于航天、兵工、裝備保障、機械、電力、化工等領域從事無損檢測的研究人員閱讀，還可以作為相關專業研究生學習的參考用書。
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隨著漏磁檢測技術的發展，不僅要求能夠定性檢測，而且要求能將缺陷分布情況轉換為人的視覺可以感受的圖形和圖像形式，在屏幕上直接顯示出來，實現缺陷可視化。從理論上講，用有限個離散方位的觀測數據來重構缺陷輪廓屬于不適定性問題，不具備唯一解，重構難度較大。因此，缺陷輪廓重構已成為漏磁檢測的研究熱點和工程應用瓶頸。針對此問題，王長龍、陳自力、馬曉琳所著的《漏磁檢測的缺陷可視化技術》結合漏磁檢測的國內外現狀及發展趨勢，介紹了漏磁場分析的有限元神經網絡快速計算模型、信號預處理和缺陷輪廓重構，探討了漏磁檢測的可視化。
目次
第1章 緒論
1.1 無損檢測
1.2 漏磁檢測的研究動態
1.2.1 正演問題
1.2.2 漏磁信號預處理
1.2.3 反演問題
1.3 本書主要內容及重點
參考文獻
第2章 漏磁檢測基礎
2.1 概述
2.2 漏磁檢測原理
2.2.1 漏磁場形成原因
2.2.2 漏磁檢測原理分析
2.3 漏磁信號分析
2.3.1 漏磁信號特征
2.3.2 各種因素對漏磁信號的影響
2.4 磁化裝置優化設計
2.4.1 磁化裝置結構設計
2.4.2 磁化效果影響因素分析
2.4.3 磁化裝置優化設計結論
2.5 漏磁檢測儀器
參考文獻
第3章 三維漏磁場的計算
3.1 概述
3.2 磁偶極子解析模型
3.2.1 點磁偶極子
3.2.2 磁偶極線
3.2.3 磁偶極帶
3.3 有限元法
3.3.1 邊值問題及變分公式
3.3.2 三維有限元分析
3.4 有限元神經網絡
3.4.1 有限元神經網絡模型
3.4.2 有限元神經網絡迭代算法
3.4.3 有限元神經網絡方程的建立和求解
3.5 有限元神經網絡在漏磁場計算中的應用
3.5.1 三維漏磁場模型的建立
3.5.2 計算實例及分析
參考文獻
第4章 漏磁檢測信號處理方法
4.1 概述
4.2 形態濾波的基本理論
4.2.1 二值形態學
4.2.2 灰值形態學
4.3 數學形態學濾波器
4.4 基于廣義形態濾波器的基線漂移處理
4.4.1 結構元素的選取
4.4.2 基線漂移的仿真和實驗分析
4.5 基于自適應形態濾波器的噪聲信號處理
4.5.1 自適應多尺度形態濾波器
4.5.2 信號處理的仿真和實驗分析
參考文獻
第5章 基于雙小波神經網絡迭代模型的矩形缺陷三維輪廓重構
5.1 概述
5.2 漏磁反演的不適定性
5.3 漏磁反演方法
5.3.1 優化法
5.3.2 神經網絡法
5.4 徑向小波基神經網絡
5.4.1 小波神經網絡基礎
5.4.2 小波變換和多分辨率分析
5.4.3 徑向小波基神經網絡結構
5.4.4 徑向小波基神經網絡的自適應訓練算法
5.4.5 自適應訓練算法有效性的驗證
5.5 并行徑向小波基網絡和雙徑向小波基網絡迭代模型
5.5.1 并行徑向小波基神經網絡
5.5.2 雙徑向小波基神經網絡迭代模型
5.6 缺陷輪廓重構
5.6.1 缺陷二維輪廓重構的迭代模型驗證
5.6.2 缺陷三維輪廓重構
參考文獻
第6章 基于KPLS-RWBFNN模型的孔洞型缺陷三維輪廓重構
6.1 概述
6.2 偏最小二乘回歸分析
6.3 核偏最小二乘回歸分析
6.4 KPLS-RWBFNN模型
6.5 KPLS-RWBFNN模型的驗證
6.5.1 二維缺陷樣本庫的建立
6.5.2 結果分析
6.6 孔洞型缺陷三維輪廓重構
6.6.1 三維缺陷樣本庫的建立
6.6.2 結果分析
參考文獻
第7章 基于粒子濾波的漏磁缺陷二維輪廓重構
7.1 概述
7.2 缺陷二維輪廓和漏磁信號表示
7.3 反演問題的狀態空間描述
7.4 粒子濾波基礎理論
7.4.1 貝葉斯濾波理論
7.4.2 蒙特卡羅方法
7.5 粒子濾波算法
7.5.1 序貫重要性采樣算法
7.5.2 重采樣算法
7.5.3 自適應改進殘差重采樣算法
7.6 缺陷二維輪廓重構
7.6.1 狀態空間模型的建立
7.6.2 重構結果及分析
參考文獻
1.1 無損檢測
1.2 漏磁檢測的研究動態
1.2.1 正演問題
1.2.2 漏磁信號預處理
1.2.3 反演問題
1.3 本書主要內容及重點
參考文獻
第2章 漏磁檢測基礎
2.1 概述
2.2 漏磁檢測原理
2.2.1 漏磁場形成原因
2.2.2 漏磁檢測原理分析
2.3 漏磁信號分析
2.3.1 漏磁信號特征
2.3.2 各種因素對漏磁信號的影響
2.4 磁化裝置優化設計
2.4.1 磁化裝置結構設計
2.4.2 磁化效果影響因素分析
2.4.3 磁化裝置優化設計結論
2.5 漏磁檢測儀器
參考文獻
第3章 三維漏磁場的計算
3.1 概述
3.2 磁偶極子解析模型
3.2.1 點磁偶極子
3.2.2 磁偶極線
3.2.3 磁偶極帶
3.3 有限元法
3.3.1 邊值問題及變分公式
3.3.2 三維有限元分析
3.4 有限元神經網絡
3.4.1 有限元神經網絡模型
3.4.2 有限元神經網絡迭代算法
3.4.3 有限元神經網絡方程的建立和求解
3.5 有限元神經網絡在漏磁場計算中的應用
3.5.1 三維漏磁場模型的建立
3.5.2 計算實例及分析
參考文獻
第4章 漏磁檢測信號處理方法
4.1 概述
4.2 形態濾波的基本理論
4.2.1 二值形態學
4.2.2 灰值形態學
4.3 數學形態學濾波器
4.4 基于廣義形態濾波器的基線漂移處理
4.4.1 結構元素的選取
4.4.2 基線漂移的仿真和實驗分析
4.5 基于自適應形態濾波器的噪聲信號處理
4.5.1 自適應多尺度形態濾波器
4.5.2 信號處理的仿真和實驗分析
參考文獻
第5章 基于雙小波神經網絡迭代模型的矩形缺陷三維輪廓重構
5.1 概述
5.2 漏磁反演的不適定性
5.3 漏磁反演方法
5.3.1 優化法
5.3.2 神經網絡法
5.4 徑向小波基神經網絡
5.4.1 小波神經網絡基礎
5.4.2 小波變換和多分辨率分析
5.4.3 徑向小波基神經網絡結構
5.4.4 徑向小波基神經網絡的自適應訓練算法
5.4.5 自適應訓練算法有效性的驗證
5.5 并行徑向小波基網絡和雙徑向小波基網絡迭代模型
5.5.1 并行徑向小波基神經網絡
5.5.2 雙徑向小波基神經網絡迭代模型
5.6 缺陷輪廓重構
5.6.1 缺陷二維輪廓重構的迭代模型驗證
5.6.2 缺陷三維輪廓重構
參考文獻
第6章 基于KPLS-RWBFNN模型的孔洞型缺陷三維輪廓重構
6.1 概述
6.2 偏最小二乘回歸分析
6.3 核偏最小二乘回歸分析
6.4 KPLS-RWBFNN模型
6.5 KPLS-RWBFNN模型的驗證
6.5.1 二維缺陷樣本庫的建立
6.5.2 結果分析
6.6 孔洞型缺陷三維輪廓重構
6.6.1 三維缺陷樣本庫的建立
6.6.2 結果分析
參考文獻
第7章 基于粒子濾波的漏磁缺陷二維輪廓重構
7.1 概述
7.2 缺陷二維輪廓和漏磁信號表示
7.3 反演問題的狀態空間描述
7.4 粒子濾波基礎理論
7.4.1 貝葉斯濾波理論
7.4.2 蒙特卡羅方法
7.5 粒子濾波算法
7.5.1 序貫重要性采樣算法
7.5.2 重采樣算法
7.5.3 自適應改進殘差重采樣算法
7.6 缺陷二維輪廓重構
7.6.1 狀態空間模型的建立
7.6.2 重構結果及分析
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