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內容簡介： 本书系统地总结了作者多年的科研成果和实践经验。全书从红外热波无损检测技术的基础传热理论与方法出发，探讨蜂窝夹层结构多类型缺陷脉冲红外热波检测热传导模型并进行数值模拟；对蜂窝夹层结构的分层、脱粘、积水及堵胶缺陷进行脉冲红外热波无损检测和试验结果分析，探讨缺陷特征、检测参数对于检测效果的影响规律；研究缓解热不均现象的预处理算法、帧间差分－多帧累加平均法、多项式拟合－相关系数法、脉冲相位法及主成分分析法等特征提取算法以提高红外热波无损检测技术的探伤能力；研究K－Means聚类分割、线性变换－PSO－OTSU分割、超像素分割、形态学－双阈值分割及模糊C均值聚类阈值分割算法，实现缺陷平面尺寸的量化检测；基于深度学习与迁移学习技术，对蜂窝夹层结构多类型缺陷进行识别与分类研究，基于随机森林、BP神经网络以及一维卷积神经网络实现缺陷埋深的量化检测。本书内容新颖，实用性强，能反映红外热波无损检测技术的最新进展，具有较强的针对性。 目錄： 第1章 概述 1.1 研究背景及意义 1.2 蜂窝夹层结构无损检测技术概况 1.3 红外热波无损检测技术概述 1.4 基于深度学习的缺陷红外热波无损检测 第2章 GFRP/NOMEX蜂窝夹层结构缺陷脉冲红外热波检测理论分析与数值模拟研究 2.1 红外热波检测技术理论基础 2.2 脉冲红外热波检测原理 2.3 GFRP/NOMEX蜂窝夹层结构脉冲红外热波检测传热模型 2.4 GFRP/NOMEX蜂窝夹层结构脉冲红外热波检测数值模拟 2.5 本章小结 第3章 GFRP/NOMEX蜂窝夹层结构缺陷脉冲红外热波检测试验研究 3.1 脉冲红外热波检测系统的搭建 3.2 GFRP/NOMEX蜂窝夹层结构缺陷脉冲红外热波检测试验研究 3.3 红外热波检测试验结果与分析 3.4 本章小结 第4章 红外图像序列处理及缺陷量化分割 4.1 红外图像序列采集 4.2 红外图像序列预处理 4.3 红外图像序列处理 4.4 图像序列处理效果评价 4.5 缺陷区域量化分割 4.6 基于缺陷区域分割的面积量化分析 4.7 本章小结 第5章 GFRP/NOMEX蜂窝夹层结构缺陷分类与识别 5.1 卷积神经网络基本原理 5.2 迁移学习 5.3 数据集构建 5.4 缺陷分类模型训练 5.5 分类结果及对比分析 5.6 本章小结 第6章 GFRP/NOMEX蜂窝夹层结构缺陷埋深量化检测 6.1 数据集构建 6.2 基于随机森林的缺陷埋深预测 6.3 基于BP神经网络的缺陷埋深预测 6.4 基于一维卷积神经网络的缺陷埋深预测模型 6.5 基于一维卷积神经网络的缺陷埋深预测模型训练 6.6 预测结果对比分析 6.7 本章小结 参考文献

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