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　　《漏磁檢測(cè)的缺陷可視化技術(shù)》介紹了漏磁檢測(cè)的原理、漏磁信號(hào)特征和磁化裝置優(yōu)化設(shè)計(jì)；根據(jù)有限元離散單元結(jié)構(gòu)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的相似性，建立了適用于漏磁場(chǎng)快速計(jì)算的三維有限元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并說(shuō)明了模型的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)算法；將多尺度濾波和形態(tài)開(kāi)、閉自適應(yīng)加權(quán)組合濾波結(jié)合起來(lái)，探討了漏磁信號(hào)的自適應(yīng)多尺度形態(tài)濾波方法；提出自適應(yīng)雙小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迭代模型，實(shí)現(xiàn)矩形缺陷三維輪廓的精確逼近；將徑向小波基網(wǎng)絡(luò)與KPLS融合起來(lái)，建立了KPLS的非線性內(nèi)部模型，說(shuō)明基于KPLS-RWBFNN的孔洞型缺陷重構(gòu)方法；論述基于序貫貝葉斯估計(jì)方法的漏磁反演方法，建立了缺陷輪廓與漏磁信號(hào)狀態(tài)空間之間的模型，實(shí)現(xiàn)漏磁缺陷的二維輪廓重構(gòu)?！堵┐艡z測(cè)的缺陷可視化技術(shù)》適合于航天、兵工、裝備保障、機(jī)械、電力、化工等領(lǐng)域從事無(wú)損檢測(cè)的研究人員閱讀，還可以作為相關(guān)專業(yè)研究生學(xué)習(xí)的參考用書。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《漏磁檢測(cè)的缺陷可視化技術(shù)》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

第1章緒論
1.1 無(wú)損檢測(cè)
1.2 漏磁檢測(cè)的研究動(dòng)態(tài)
1.2.1 正演問(wèn)題
1.2.2 漏磁信號(hào)預(yù)處理
1.2.3 反演問(wèn)題
1.3 本書主要內(nèi)容及重點(diǎn)
參考文獻(xiàn)
第2章漏磁檢測(cè)基礎(chǔ)
2.1 概述
2.2 漏磁檢測(cè)原理
2.2.1 漏磁場(chǎng)形成原因
2.2.2 漏磁檢測(cè)原理分析
2.3 漏磁信號(hào)分析
2.3.1 漏磁信號(hào)特征
2.3.2 各種因素對(duì)漏磁信號(hào)的影響
2.4 磁化裝置優(yōu)化設(shè)計(jì)
2.4.1 磁化裝置結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
2.4.2 磁化效果影響因素分析
2.4.3 磁化裝置優(yōu)化設(shè)計(jì)結(jié)論
2.5 漏磁檢測(cè)儀器
參考文獻(xiàn)
第3章三維漏磁場(chǎng)的計(jì)算
3.1 概述
3.2 磁偶極子解析模型
3.2.1 點(diǎn)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(wèn)題及變分公式
3.3.2 三維有限元分析
3.4 有限元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3.4.1 有限元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
3.4.2 有限元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迭代算法
3.4.3 有限元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方程的建立和求解
3.5 有限元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在漏磁場(chǎng)計(jì)算中的應(yīng)用
3.5.1 三維漏磁場(chǎng)模型的建立
3.5.2 計(jì)算實(shí)例及分析
參考文獻(xiàn)
第4章漏磁檢測(cè)信號(hào)處理方法
4.1 概述
4.2 形態(tài)濾波的基本理論
4.2.1 二值形態(tài)學(xué)
4.2.2 灰值形態(tài)學(xué)
4.3 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波器
4.4 基于廣義形態(tài)濾波器的基線漂移處理
4.4.1 結(jié)構(gòu)元素的選取
4.4.2 基線漂移的仿真和實(shí)驗(yàn)分析
4.5 基于自適應(yīng)形態(tài)濾波器的噪聲信號(hào)處理
4.5.1 自適應(yīng)多尺度形態(tài)濾波器
4.5.2 信號(hào)處理的仿真和實(shí)驗(yàn)分析
參考文獻(xiàn)
第5章基于雙小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迭代模型的矩形缺陷三維輪廓重構(gòu)
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(yōu)化法
5.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法
5.4 徑向小波基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.4.1 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)
5.4.2 小波變換和多分辨率分析
5.4.3 徑向小波基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
5.4.4 徑向小波基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)訓(xùn)練算法
5.4.5 自適應(yīng)訓(xùn)練算法有效性的驗(yàn)證
5.5 并行徑向小波基網(wǎng)絡(luò)和雙徑向小波基網(wǎng)絡(luò)迭代模型
5.5.1 并行徑向小波基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.5.2 雙徑向小波基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迭代模型
5.6 缺陷輪廓重構(gòu)
5.6.1 缺陷二維輪廓重構(gòu)的迭代模型驗(yàn)證
5.6.2 缺陷三維輪廓重構(gòu)
參考文獻(xiàn)
第6章基于KPLS-RWBFNN模型的孔洞型缺陷三維輪廓重構(gòu)
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(yàn)證
6.5.1 二維缺陷樣本庫(kù)的建立
6.5.2 結(jié)果分析
6.6 孔洞型缺陷三維輪廓重構(gòu)
6.6.1 三維缺陷樣本庫(kù)的建立
6.6.2 結(jié)果分析
參考文獻(xiàn)
第7章基于粒子濾波的漏磁缺陷二維輪廓重構(gòu)
7.1 概述
7.2 缺陷二維輪廓和漏磁信號(hào)表示
7.3 反演問(wèn)題的狀態(tài)空間描述
7.4 粒子濾波基礎(chǔ)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(yīng)改進(jìn)殘差重采樣算法
7.6 缺陷二維輪廓重構(gòu)
7.6.1 狀態(tài)空間模型的建立
7.6.2 重構(gòu)結(jié)果及分析
參考文獻(xiàn)