基於深度學習的超聲導波定量化檢測技術 錢征華 李奇 劉電子等 9787030808653 【台灣高等教育出版社】

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書名：基於深度學習的超聲導波定量化檢測技術
ISBN：9787030808653
出版社：科學
著編譯者：錢征華 李奇 劉電子等
頁數：134
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1741764
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內容簡介

本書主要探索人工智能技術在超聲導波無損檢測領域應用，從數據驅動的全新視角出發，研究如何利用深度學習等技術突破傳統知識驅動方法的局限性，解決導波檢測正問題和反問題研究中存在的問題，實現高效精確的結構缺陷檢測。全書主要分為數據驅動正問題和反問題兩部分。正問題部分提出了耦合深度神經網絡的超聲導波正散射邊界元求解方法，用於快速求解含缺陷波導結構的散射波場。反問題部分提出了多種數據驅動的缺陷定量重構方法，並進行了不同條件下的性能探索和實驗研究。本書系統性地研究了深度學習在超聲導波無損檢測中的應用，總結了數據驅動方法的優勢和不足，為該領域的發展提供了新的思路和方向。 本書適合具有力學、機械等理工科專業背景的研究生選用作為學習資料，也可供超聲無損檢測等領域的科研人員參考。

目錄

序
第1章 緒論
1 1 研究背景及意義
1 2 超聲導波缺陷無損檢測研究進展
1 2 1 超聲導波正散射問題研究進展
1 2 2 超聲導波逆散射問題研究進展
1 3 數據驅動導波正散射及逆散射問題研究進展
1 3 1 數據驅動正散射數值分析研究進展
1 3 2 數據驅動逆散射目標重構研究進展
1 4 本書主要內容
參考文獻
第2章 導波基礎理論
2 1 引言
2 2 彈性動力學基本關係
2 3 無限大平板導波的頻散特性
2 4 無限大板結構遠場格林函數
2 5 Lamb波二維頻域控制方程
2 6 本章小結
參考文獻
第3章 經典導波檢測方法
3 1 引言
3 2 一發一收式導波檢測方法
3 3 透射導波二維陣列成像方法
3 3 1 缺陷成像概率分佈方法
3 3 2 濾波反投影方法
3 3 3 衍射層析成像方法
3 4 導波相控陣檢測方法
3 5 本章小結
參考文獻
第4章 深度學習算法簡介
4 1 引言
4 2 深度學習神經網絡框架
4 3 流形學習數據分析與降維
4 4 本章小結
參考文獻
第5章 數據驅動超聲導波正散射邊界元計算
5 1 引言
5 2 耦合深度學習的邊界元法
5 2 1 基於修正邊界元的導波散射波場求解
5 2 2 等效板波格林函數
5 2 3 耦合深度學習的邊界元法框架與原理
5 3 DBEM求解含缺陷散射波場數值驗證
5 3 1 等效板波格林函數響應求解
5 3 2 含表面缺陷平板散射波場求解
5 3 3 DBEM 散射波場求解效率評估
5 4 本章小結
參考文獻
第6章 耦合物理模型的數據驅動導波定量化缺陷重構
6 1 引言
6 2 缺陷重構物理模型——波數空間域變換法
6 3 耦合物理模型的數據驅動缺陷重構法
6 4 耦合物理模型的數據驅動缺陷重構數值驗證
6 4 1 數據集準備
6 4 2 PI-ResNet缺陷重構泛化性評估
6 4 3 PI-ResNet缺陷重構魯棒性評估
6 5 本章小結
參考文獻
第7章 數據驅動端至端的波導結構缺陷定量化重構
7 1 引言
7 2 數據驅動端至端波導缺陷重構方法框架
7 3 Deep-guide 缺陷重構神經網絡模型
7 4 數據驅動端至端缺陷重構方法驗證
7 4 1 數據集準備
7 4 2 SH波和Lamb波缺陷重構性能評估
7 4 3 缺陷定位性能評估
7 5 數據驅動缺陷重構性能影響因素分析
7 5 1 頻帶寬度對重構精度的影響
7 5 2 樣本數量對重構精度的影響
7 6 本章小結
參考文獻
第8章 基於流形學習框架的導波缺陷重構應用拓展及實驗
8 1 引言
8 2 數據驅動多頻多模態導波缺陷重構
8 2 1 多頻多模態導波數據的流形分析
8 2 2 多頻多模態導波缺陷重構數值驗證
8 3 數據驅動的三維結構缺陷定量化重構
8 3 1 三維平板表面缺陷重構
8 3 2 三維平板內部缺陷重構
8 4 數據驅動缺陷重構實驗驗證
8 4 1 超聲檢測實驗裝置搭建
8 4 2 實驗結果
8 5 本章小結
參考文獻

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