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稀數(shù)據(jù)下結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)超聲導波監(jiān)測技術(shù)

稀數(shù)據(jù)下結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)超聲導波監(jiān)測技術(shù)

定 價:¥88.00

作 者: 洪曉斌,張斌,楊志景 著
出版社: 國防工業(yè)出版社
叢編項:
標 簽: 暫缺

ISBN: 9787118126457 出版時間: 2022-08-01 包裝: 平裝-膠訂
開本: 16開 頁數(shù): 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  超聲導波智能監(jiān)測是超聲導波領(lǐng)域的重要前沿方向,《稀數(shù)據(jù)下結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)超聲導波監(jiān)測技術(shù)》系統(tǒng)地敘述了超聲導波稀數(shù)據(jù)智能監(jiān)測的理論及方法,綜合利用了大數(shù)據(jù)建模和小樣本泛化的優(yōu)勢,這對于航空航天、海工裝備、軌道交通、電力等諸多領(lǐng)域中疲勞、磨損、腐蝕等結(jié)構(gòu)損傷的智能化監(jiān)測,都有著廣泛的應(yīng)用價值。為適合初學者閱讀學習,《稀數(shù)據(jù)下結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)超聲導波監(jiān)測技術(shù)》由淺入深進行論述,以訓練樣本缺失時的超聲導波遷移監(jiān)測技術(shù)為重點研究內(nèi)容,基本涵蓋了相關(guān)概述、理論基礎(chǔ)、監(jiān)測框架、數(shù)據(jù)增強、多任務(wù)增強、遷移增強等稀數(shù)據(jù)下結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)超聲導波監(jiān)測的主要內(nèi)容和技術(shù)方法?!断?shù)據(jù)下結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)超聲導波監(jiān)測技術(shù)》可作為高等院校和科研單位有關(guān)科研工作者、技術(shù)人員、研究生和高年級本科生進行相關(guān)研究的參考資料。

作者簡介

暫缺《稀數(shù)據(jù)下結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)超聲導波監(jiān)測技術(shù)》作者簡介

圖書目錄

第1章 基于超聲導波的結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)智能監(jiān)測概述
1.1 超聲導波檢測概述
1.1.1 超聲導波檢測概念
1.1.2 超聲導波檢測技術(shù)分類
1.2 結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)超聲導波監(jiān)測概述
1.2.1 超聲導波主要特性
1.2.2 超聲導波特性分析方法
1.3 結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)超聲導波監(jiān)測系統(tǒng)
1.3.1 超聲導波監(jiān)測系統(tǒng)組成
1.3.2 超聲導波主動傳感模塊組成
1.4 結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)超聲導波監(jiān)測研究進展
1.4.1 超聲導波信號處理算法國內(nèi)外研究進展
1.4.2 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)監(jiān)測研究進展
1.4.3 稀數(shù)據(jù)深度學習方法研究進展
第2章 稀數(shù)據(jù)下結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)超聲導波監(jiān)測理論基礎(chǔ)
2.1 超聲導波完備性結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)基礎(chǔ)
2.1.1 完備性監(jiān)測框架概述
2.1.2 超聲導波特征提取
2.1.3 超聲導波結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)識別
2.2 稀數(shù)據(jù)下超聲導波數(shù)據(jù)增強監(jiān)測理論基礎(chǔ)
2.2.1 數(shù)據(jù)增強方法概述
2.2.2 時序信號數(shù)據(jù)增強理論基礎(chǔ)
2.2.3 稀數(shù)據(jù)下超聲導波數(shù)據(jù)增強策略
2.3 稀數(shù)據(jù)下超聲導波多任務(wù)監(jiān)測理論基礎(chǔ)
2.3.1 多任務(wù)學習方法概述
2.3.2 有監(jiān)督多任務(wù)學習理論基礎(chǔ)
2.3.3 稀數(shù)據(jù)下超聲導波多任務(wù)學習策略
2.4 稀數(shù)據(jù)下超聲導波遷移學習監(jiān)測理論基礎(chǔ)
2.4.1 遷移學習方法概述
2.4.2 直推式遷移學習理論基礎(chǔ)
2.4.3 稀數(shù)據(jù)下超聲導波遷移學習策略
2.5 本章小結(jié)
第3章 基于超聲導波的結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)深度網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測新型框架
3.1 超聲導波監(jiān)測新型框架
3.2 超聲導波深度網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測模型
3.2.1 超聲導波特征融合網(wǎng)絡(luò)
3.2.2 超聲導波局部特征提取網(wǎng)絡(luò)
3.2.3 超聲導波時序特征提取網(wǎng)絡(luò)
3.3 基于超聲導波時頻特征融合的深度網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測方法
3.3.1 SWT-AE方法流程
3.3.2 SWT-AE監(jiān)測結(jié)果分析
3.4 基于超聲導波局部特征編碼的深度網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測方法
3.4.1 CAE-LSTM方法流程
3.4.2 編碼信號監(jiān)測結(jié)果分析
3.4.3 超聲導波監(jiān)測稀數(shù)據(jù)特性實驗分析
3.4.4 超聲導波監(jiān)測稀數(shù)據(jù)知識遷移策略
3.5 本章小結(jié)
第4章 基于數(shù)據(jù)增強深度學習的結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)半監(jiān)督監(jiān)測技術(shù)
4.1 數(shù)據(jù)增強深度學習概述
4.2 結(jié)構(gòu)狀態(tài)異常檢測方法
4.2.1 超聲導波信號卷積降維
4.2.2 超聲導波信號異常分析
4.3 基于孿生卷積網(wǎng)絡(luò)的超聲導波半監(jiān)督成像方法
4.3.1 訓練樣本及測試樣本標準化方法
4.3.2 模擬損傷信號生成的數(shù)據(jù)擴充機制
4.3.3 超聲導波異常監(jiān)測模型構(gòu)建方法
4.3.4 基于多路徑異常特征的損傷成像機理
4.4 稀數(shù)據(jù)集半監(jiān)督成像監(jiān)測實驗
4.4.1 半監(jiān)督結(jié)構(gòu)狀態(tài)監(jiān)測實驗設(shè)置
4.4.2 模擬損傷信號重構(gòu)結(jié)果分析
……
第5章 基于共享特征的結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)多任務(wù)深度監(jiān)測技術(shù)
第6章 基于特征適應(yīng)深度遷移的跨結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)
第7章 結(jié)論與展望
參考文獻

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