本站原创摘要5-6
Abstract6-8
致谢8-13
章 绪论13-21
1.1 研究背景13-14
1.2 无损检测技术的概述14-15
1.2.1 无损检测的及特点14
1.2.2 无损检测方法的简介14-15
1.3 缺陷无损检测方法的选择15-16
1.4 国内外漏磁检测技术的研究现状16-18
1.4.1 国外漏磁检测技术的发展16-17
1.4.2 我国漏磁检测技术的发展17-18
1.5 主要研究内容18-19
1.6 拟解决的关键问题和创新点19
1.6.1 拟解决的关键问题19
1.6.2 本论文的创新点19
1.7 论文各章节的安排19-21
章 管道缺陷漏磁检测的基础21-27
2.1 漏磁无损检测21-24
2.1.1 物质的磁性21
2.1.2 铁磁性的磁化曲线21-22
2.1.3 缺陷漏磁检测的基本原理22-23
2.1.4 磁化方式23-24
2.2 缺陷的漏磁检测系统24-25
2.3 缺陷漏磁场与各参数的关系25
2.4 小节25-27
章 有限元理论在缺陷漏磁检测中的应用27-42
3.1 有限元分析的基本思想及求解27-28
3.2 电磁场有限元分析的基本理论28-32
3.3 ANSOFT 软件基本介绍32-33
3.4 ANSOFT 在缺陷漏磁检测中的应用33-41
3.4.1 缺陷分析模型的建立34-35
3.4.2 定义单元属性35-36
3.4.3 分析模型的网格划分36-37
3.4.4 求解项设置37-38
3.4.5 边界条件的设置38-39
3.4.6 激励源的设置39
3.4.7 求解结果的分析39-41
3.5 小节41-42
章 人工神经网络在缺陷识别上的应用42-58
4.1 人工神经网络的介绍42-45
4.1.1 神经网络的定义42-43
4.1.2 神经网络的发展历史43-44
4.1.3 神经网络的优点44-45
4.2 神经元模型45-47
4.3 BP 神经网络47-51
4.3.1 BP 神经网络的基本原理及其应用47-48
4.3.2 BP 神经网络的网络结构48
4.3.3 BP 学习算法48-50
4.3.4 BP 算法的缺陷50-51
4.4 BP 神经网络在管道缺陷识别上的应用51-57
4.4.1 BP 网络结构的设计51-52
4.4.2 BP 算法的编程实现52-54
4.4.3 网络学习样本的选取54-56
4.4.4 管道缺陷的识别56-57
4.5 小结57-58
第五章 总结和展望58-60
5.1 总结58-59
5.2 展望59-60