一、智能超声波探伤仪（论文文献综述）
朱柳忠[1]（2021）在《钢材检测中的超声波自动化探伤研究》文中进行了进一步梳理中国是世界上高铁发展最快,集成能力最强、运营速度最高的国家。随着轨道车辆行驶速度提高,对零部件加工质量要求不断提高。目前我国超声波探伤自动化程度低,影响大规模实现车轴自主生产。超声波探伤实施方式分为采用便携式超声波探伤仪,手持超声波探头在材料表面移动,完成缺陷判别;采用大型自动化探伤设备,使探头相对材料旋转,完成对材料表面扫描。设备体积庞大,不适合大范围推广。本文阐述超声波探伤系统组成,介绍超声波探伤检测系统的应用,促进提高钢材质量检测效率。
宋绍坤[2]（2021）在《基于虚拟仪器的高温炉管检测系统设计与集成》文中进行了进一步梳理由HK40、HK40Nb、HP40、HP50等材料离心铸造的高温炉管是炼油厂、化肥厂制氢转化炉的关键部件,服役条件较为恶劣,要在长周期内不间断承受高温、高压以及腐蚀介质的冲刷,服役过程中会发生蠕变损伤、组织劣化、热疲劳、氧化、蠕胀、腐蚀等各种损伤,导致炉管使用寿命缩短甚至是提前失效,这不仅会导致巨大的经济损失,更有可能发生介质泄漏、火灾等事故。因此,结合高温炉管的具体服役环境,了解炉管的损伤形式和特点,在企业装置检修期间,对炉管的运行状态进行综合评估,对保障生产装置的安全有序运行具有关键性作用。大连理工大学在高温炉管安全评价领域进行了较长时间的研究,先后开发了第一代和第二代高温炉管超声无损检测系统,具有波形的自动存储、检测距离的自动记录、焊缝的自动识别等功能。本文所设计的基于虚拟仪器的高温炉管检测系统为第三代超声无损检测系统,由下位机和上位机组成,其中下位机包括爬管机、51单片机及其搭载的外设、无线传输模块,上位机包括USB-UT350超声数据采集卡、探头、无线收发器、上位机操作系统软件。本文借助Lab VIEW开发平台完成了操作系统各模块设计,设计了基于专家规则的高温炉管损伤级别智能评定算法,从而使整个系统可以完成对炉管的超声检测、管径变化值的连续测量、数据的采集与处理、采样过程的位置标定、检测数据的保存与回放、炉管损伤级别的智能评定和检测报告的生成等功能。第三代超声无损检测检测系统具有界面交互性好、运行稳定、操作简单、后期开发难度低、体积小和重量轻等特点。
陈子龙[3]（2020）在《LNHY公司市场营销策略优化研究》文中研究指明制造业作为国民经济的支柱性产业,对促进中国经济发展有着重要作用。但是,近几年,随着国家对制造业的重视程度不断提高,对制造业企业的扶持力度的不断加大,对制造业智能化的不断探索,制造业企业如雨后春笋不断发展,并且还形成了一批代表行业先进水平、占有较大市场份额、具有国际竞争优势的大型企业和企业集团,以及有技术特色的专业化协作配套的中小企业格局。如华为、小米、格力等。LNHY公司作为一家无损检测设备的制造业企业,目前的整体规模比较小,市场份额比较局限,急需对该公司的营销策略进行优化,促进该公司更好的发展。本文主要是通过对当前的市场营销理论进行综述,为该公司的策略优化提供有效的理论支撑,运用PEST分析法和波特五力模型对LNHY公司的宏观环境和行业环境进行分析,运用SWOT模型对LNHY公司进行综合分析,找到LNHY公司的在大环境下发展的优势、劣势、机会和威胁,并结合STP分析法,同时运用4P分析法,从产品、价格、渠道、促销方面对LNHY公司进行综合分析,找到该公司在市场营销策略方面存在的问题,并进行原因分析,然后从产品策略、定价策略、渠道策略和促销策略四个方面对LNHY公司的市场营销策略进行优化,最后,从产品研发、人才机制、绩效措施和企业文化四个方面提出具体的保障措施。
张东旭[4]（2020）在《基于FPGA和ARM的超声波高速数据采集卡的设计》文中研究表明我国铁路系统规模庞大,自改革开放以来,经四十余年的发展,铁路营运里程大幅度增加,由此带来的铁路维检任务日益艰巨的问题不容忽视。近年来,主管部门多次强调保证铁路运输的安全的重要性。本课题从实际需求出发,设计了一套适用于钢轨探伤的高速超声检测系统。首先,论文从超声检测的原理入手,选择脉冲反射法作为作为本系统的检测方法。其次,根据实际需要,制定系统总体方案,确定系统性能指标。从硬件和软件两个方面进行设计工作。硬件方面,设计了超声波激励模块、信号调理模块、人机交互模块、采样模块和以太网接口模块。其中信号调理模块设计了前置放大电路、程控增益电路、带通滤波电路和衰减电路的拓扑结构来调理回波信号。超声波激励模块最大能发射重复频率为3kHz的超声波,满足高速探伤对重复频率的需求,信号调理模块能够在0～80dB增益范围内实现波形调节。软件方面,利用ARM主控芯片设计了人机交互模块控制程序,利用FPGA器件XC7A100T实现了高速模数转换器驱动、数据缓存、数字滤波、数据传输等功能,65MHz的采样率使本系统能够识别更高频率的噪声信号,从硬件和软件上均对超声回波的进行滤波处理。设计了基于UDP的以太网帧通信协议,用于硬件系统和上位机软件之间的数据交互。编写了上位机界面,实现数据保存和波形显示功能。最后,本课题开发了超声数据采集系统的样机,并对硬件和软件系统分别按模块进行了测试,实验结果表明,本系统各个模块工作正常,性能指标能够达到设计要求,硬件系统和上位机通讯正常,符合设计初衷。
潘大桐[5]（2020）在《动车车轴方钢坯料超声波检测系统的研究》文中研究指明列车已经成为日常生活中重要的交通工具,其安全保证的重要性不言而喻,一旦发生事故,会造成严重的后果。随着中国的高速铁路事业不断发展,轨道列车的行驶速度快速提高,对列车的零部件要求也越来越高。车轴在列车运行中承受交变载荷,容易发生损伤,保证车轴的生产质量,对保证列车运行的安全性和可靠性要重大意义。在车轴制作质量管理流程中,保证方钢材料的质量工作是重中之重。目前,方钢坯料超声检测依然大范围采用人工的探伤方式。采用便携式超声波检测仪器,工人需要时刻紧盯仪器屏幕,依靠自身的经验分析断回波波形,最后判别是否有缺陷,这一过程劳动强度大且要求工人具有丰富的检测经验。针对动车车轴方钢坯料的检测需求,研制采用超声波无损检测方法的检测装置,代替工人手持超声波探头在待测钢坯的表面上移动的过程,降低工人劳动强度。设计方钢坯料超声波检测电路,基于脉冲反射式超声波检测方法,设计检测专用的检测电路。检测电路包括基于尖脉冲激励原理的发射电路和包括程控增益和高速采集模块的接收电路。开发超声波检测系统控制软件,建立电脑端与检测端的通信实现数据回传和指令传递的功能。基于小波分析技术,构建缺陷提取的处理方法。检测回波超声信号中往往有大量的噪声,提取可能被噪声淹没的缺陷信息是检测的一大难点。基于常Q值滤波器的思想,利用小波分解提取信号特征,确认最优信噪比下的重构设置。基于重构信号的噪声残差和高尺度分解系数,进行低频漂移成分的去除。在方钢钢坯超声检测中,回波频率由于非线性反射会发生改变,缺陷回波的能量会分布到中心频率附近,而噪声信号的频率比较分散,能量分散到整个信号采集频带。所以信号成分在跨越分解尺度时,具有明显的相关性,而且能量集中,噪声则不具有此特征。所以可以基于统计分类强化局部尺度区域特征,提取缺陷位置。本文针对方钢钢坯的无损检测方案进行了研究,设计了代替人工扫描的超声波检测装置,并开发了配套的超声检测电路。该方钢钢坯超声检测系统能减轻人工劳动强度,具有一定经济效益。针对检测超声信号容易被背散噪声淹没的情况提出基于小波分析的处理方案,可以为后续研究提供参考。
王晓阳[6]（2020）在《基于B型图像的重载铁路钢轨伤损智能识别方法》文中研究指明随着铁路运输高速化和重载化,铁路钢轨内部伤损数量也在迅速增加。目前,对钢轨内部伤损检测主要采用大型探伤车与小型探伤仪协作的方式进行探伤B型图像采集,并通过人工回放进行判伤,存在工作量大,效率较低等问题。尤其重载铁路长期受严重压力,导致钢轨内部微小伤损一旦形成,发展极其迅速,具有很大安全隐患。据此为背景,本文对基于B型图像的重载铁路钢轨伤损智能检测方法进行了分析研究,意在提高钢轨探伤工作效率的同时,进一步提高伤损检测准确性,保障铁路运输安全。本文针对钢轨伤损检测的研究成果和创新点如下:首先,对国内外钢轨探伤现状及目标检测任务做了详细调研,并对重载铁路钢轨结构、超声波钢轨探伤、常见伤损图谱判伤方法等进行了分析研究。为保障伤损检测准确性,详细分析了钢轨伤损数据（B型图像）的生成原理及特点。此外,将采集的B型图像通过标注工具完成了样本标签的制作。然后,提出了一种基于多尺度特征融合的钢轨伤损检测方法MFDet。该方法选择了精度较高的基于区域提议的Faster R-CNN作为主网络;结合B型图像伤损特点,提出了多尺度特征融合结构TFPN;在此基础上,又提出了候选区域多层特征映射MLRM策略,进一步增强特征表达能力,提高对多尺度的钢轨伤损预测精确度。对钢轨伤损B型图像数据做预处理后进行了相关实验,实验结果表明:MFDet网络模型的检测效果整体比Faster R-CNN表现要好,同时优于主流单阶段目标检测算法。最后,为进一步提高钢轨伤损检测精度。本文又在MFDet模型基础上提出了多阶段级联钢轨伤损检测模型MCDet。其一,由于外界多种干扰因素的存在导致采集的B型图像杂波较多,背景复杂,影响模型检测精度。MCDet模型中提出了多阶段训练方式,实现杂波特征与伤损特征之间的对抗学习,从而更准确的提取伤损特征,提高模型检测性能。其二,由于钢轨伤损不规则,使得伤损边界框的回归位置存在偏差,而该偏差映射到实际线路上差距更大。MCDet通过将检测子网络模块升级为多个检测器级联子网络,并为各阶段检测器设置不同IOU阈值来控制样本质量,可以更准确的定位伤损位置以及对伤损进行准确分类,提高模型的整体检测性能。实验结果表明,MCDet模型在检测速度可接受的情况下,准确性显着提升。
王丹奇[7]（2020）在《超声波无损检测POD分析在疲劳裂纹中的应用》文中提出由于疲劳载荷和腐蚀的影响,裂纹是老化的结构体中一种常见的缺陷,例如,在核电厂中,裂纹通常会出现在管道,压力容器镀层和其他一些核心设备中,裂纹的发展会导致其中某些设备发生突然的失效,从而造成灾难性的后果,因此,保证这些设备的完整性对核电厂等工厂的安全运行至关重要。超声波无损检测方法在工业中被广泛采用来检测设备中的裂纹等缺陷,然而其检测过程不可避免地要受到各种因素的影响,如被检部件的几何结构,材料性质,温度等,由于这些影响因素的作用,检测信号中会存在噪声,从而降低检测结果的可靠性。为了评估超声波检测方法对裂纹的检测能力,需要量化其检出可靠性。以往的相关研究中大都采用在试件中制备形状规则的裂缝来进行超声波检测实验并对其进行可靠性分析,然而,现实中的裂纹涉及到更复杂的形状和因素,所以,仅利用人工切割产生的裂缝不能够准确地评价出超声波检测对疲劳裂纹的检出可靠性。本文基于数值仿真和实验,利用检出概率（probability of detection,POD）对奥氏体不锈钢中疲劳裂纹的超声波无损检测的可靠性进行了评价。通过使用基于有限元方法的Com Wave软件进行三维数值仿真,建立了带有裂纹的平板试件的超声波检测模型,分析了信号随着裂纹尺寸的变化趋势,研究了裂纹深度和长度都会对信号产生较大的影响,因此,超声波检测的可靠性分析需要同时考虑这两个变量。在实验中,首先通过四点弯曲试验在奥氏体不锈钢平板试件中制备了接近实际的疲劳裂纹,并对试件进行了表面处理和利用电子显微镜测定了裂纹的长度和深度,利用UI-25超声波探伤仪对其进行检测获得了实验信号。通过对信号幅值的分析,验证了裂纹深度和长度都会对信号产生较大的影响。在评价超声波检测的可靠性方面,基于在数值仿真和实验中获取的检测信号,首先借助于单变量概率模型建立了POD与裂纹深度之间的关系,结果显示在假定的检出阈值下,超声波检测方法能够检测出深度大于1.6 mm的裂纹。此外,检出阈值对可靠性分析结果影响也比较大,因此在评价检测可靠性时,需要使用合理的方法确定阈值。由于单变量概率模型要求信号和变量之间存在线性关系,因此不能利用该模型建立POD与裂纹长度之间的关系。借助于多变量概率模型,利用实验信号对仿真信号进行了校准,建立了POD轮廓图。该轮廓图能够同时显示检出概率随着裂纹长度和深度的变化,因此能够更全面地评价超声波检测的可靠性。
王兵[8]（2019）在《智能巡检机器人测控平台研究》文中提出传统的油气管道焊缝缺陷检测方式主要是人工检测,其劳动强度大,并且检测效率低。近年来,随着机器人技术的发展与广泛应用,为管道巡检技术也提供了可能。因此为减轻人工劳动力,并提高检测效率,本文以嵌入式ARM技术为基础,采用模块化设计理念,完成管道巡检机器人测控平台的开发研究。主要从以下几方面进行具体研究:首先,进行智能巡检机器人机械框架结构设计。根据工业实际工况环境,分析了智能巡检机器人的设计要求,给出了一套智能巡检机器人机械结构的设计方案。通过对机器人各模块的选型,最终确定以永磁体作为吸附方式,四轮式驱动,光电传感器实现循迹,六自由度机械臂携带超声波探头实现焊缝扫查,并根据机器人的设计方案完成了实验室样机的组装。然后,对机器人的硬件电路进行设计。结合机器人设计要求,选用基于ARM Cortex-M3内核的32位STM32F103作为主控制器,并完成外围电路的设计,包括机器人驱动模块、自动循迹模块、六自由度机械臂电路模块、系统电源模块、USB转串口、蓝牙模块,最后对焊接好的硬件电路进行测试。其次,完成软件设计开发。为保证机器人动作易于控制,使用Android Studio软件、Keil5软件完成移动APP的开发与单片机程序的编写,通过蓝牙无线通信技术将APP与单片机进行连接,实现机器人动作的远程控制,并对控制信号仿真分析;采用LabVIEW软件完成人机界面的开发,该界面能够接收和存储超声波探伤模块采集到的缺陷数据,并以波形的形式显示。最后,经过实验验证,机器人能够实现爬壁、循迹等功能,并且可以使用移动APP对机器人动作进行远程控制。机器人移动的同时,利用超声波检测技术对管道焊缝缺陷进行检测,并将检测到的数据通过RS-232通讯接口传送到人机界面进行显示和存储。实验结果表明本次智能巡检机器人测控平台的研究达到了预期效果。
毛琦[9]（2019）在《动车组关键板材缺陷的超声检测数值模拟和分析》文中指出国内动车组在长时间、高密度运行情况下,其关键板材可能出现细小裂纹或裂纹逐渐扩大的现象。目前对于动车组关键板材采用人工目视检查方式,人工检查容易存在漏检和不容易早期发现细小裂纹等情况,这将会给动车组运行带来安全隐患。为此本文研究一种超声波检测方法,来用于对动车组关键板材裂纹缺陷检测。本文首先概述了超声波检测原理及设备选用。主要通过比选,选择了A型脉冲反射式超声波检测方式,同时选择了分割式双晶直探头和超声波直接接触法相结合的检测方法。本文通过对动车组板材的介绍,对其成分分析及其强度研究,通过板材故障数据的分析,选择了过电压限制电阻箱作为关键板材作为检测对象,分析了关键板材故障的原因。同时采用AUTOCAD软件建立了动车组关键板材的检测模型,把模型导入ANSYS软件中,进行有限元法流程分析和检测实验。最后利用ANSYS软件进行超声波数值模拟实验,检测关键板材的裂纹是否存在、裂纹的相对位置、裂纹深度等参数。实验表明,本文所得到的实验数据与实际测量的结果基本吻合,其研究成果具有应用参考价值。
余晶晶[10]（2019）在《基于Android的超声探伤仪软件实现》文中进行了进一步梳理工件内部缺陷往往造成难以想象的后果,为了避免事故的发生,行业内一般通过超声探伤仪对工件内部缺陷进行检测。将Android和USB OTG用在超声探伤仪的技术改造和升级,能够促进传统超声探伤仪在图形图像、人机交互等方面的性能改善。因此,本文提出了一种基于Android的超声探伤仪软件设计,该软件能够协同硬件对工件进行实时检测,评估工件质量,保障应用安全。本文按照超声探伤仪软件功能相关性,将其划分为数据通信、数据显示、人机交互、其他功能四个模块,并对各模块的功能进行详细分析、设计和实现。主要研究内容如下:首先,实现了超声探伤仪软硬件之间的高速数据通信,通过设计基于USB OTG技术的多线程数据通信方式,使得数据下行和数据上行可同时进行,从而提高了软件运行效率和数据传输速率;其次,提出了A扫、B扫、C扫的实时绘制方案,通过数据处理、定时器设置和可变位图设置,达到了超声图形图像实时显示的效果;接着,优化了人机交互方式,通过分析现有超声探伤仪上位机软件的布局特性和Android设备的使用习惯设计了用户界面,通过监听不同的点击事件实现了不同功能,使得本软件更加人性化;最后,扩展了超声探伤仪功能,通过分析探伤仪应用需求和Android特性,扩展了数据存储、在线升级等功能,为检测人员提供了便利。本文对基于Android的超声探伤仪软件进行了测试和验证,测试结果表明,软件帧率为62.5fps,与硬件之间的数据传输速率最高可达125Mbps,软件兼容性测试结果为95%,CPU平均占用率为4.28%,内存平均占用值为127MB,流量平均耗用值为1100KB,GPU平均占用率为4.19%,各性能和功能均满足设计指标。通过Android实现的超声探伤仪软件不仅能够提高便携性和图形图像处理能力,而且能够优化人机交互方式、增添在线升级等功能。故本设计具有一定的实用价值。
二、智能超声波探伤仪（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、智能超声波探伤仪（论文提纲范文）
（2）基于虚拟仪器的高温炉管检测系统设计与集成（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 高温炉管服役环境 |
| 1.1.2 高温炉管失效形式 |
| 1.1.3 高温炉管损伤评价手段 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 超声检测技术发展概况 |
| 1.2.2 超声检测技术发展趋势 |
| 1.2.3 基于虚拟仪器技术的超声检测系统研究现状 |
| 1.3 研究目标和主要工作 |
| 1.4 本论文章节安排 |
| 2 虚拟仪器和LabVIEW开发平台 |
| 2.1 虚拟仪器介绍 |
| 2.1.1 虚拟仪器的概念 |
| 2.1.2 虚拟仪器的特点 |
| 2.1.3 虚拟仪器的构成 |
| 2.2 LabVIEW开发平台 |
| 2.2.1 LabVIEW介绍 |
| 2.2.2 LabVIEW的特点 |
| 2.2.3 LabVIEW的组成 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 高温炉管超声检测系统设计 |
| 3.1 下位机组成 |
| 3.1.1 焊缝和蠕胀测量模块 |
| 3.1.2 行程计量及位置标定模块 |
| 3.1.3 控制单元模块 |
| 3.1.4 无线传输模块 |
| 3.2 上位机组成 |
| 3.2.1 超声数据采集卡 |
| 3.2.2 无线收发器 |
| 3.2.3 上位机操作系统软件 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 蠕变损伤级别的智能评定 |
| 4.1 超声数据特征分析 |
| 4.2 基于专家规则的炉管损伤级别智能评定算法 |
| 4.2.1 初步评级 |
| 4.2.2 优化评级 |
| 4.2.3 焊缝识别 |
| 4.2.4 确定评级 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 上位机操作系统软件方案设计与实现 |
| 5.1 操作系统整体方案设计 |
| 5.1.1 数据采集模块 |
| 5.1.2 数据传输模块 |
| 5.1.3 数据显示模块 |
| 5.1.4 数据处理模块 |
| 5.1.5 数据保存与回放模块 |
| 5.2 操作系统界面设计 |
| 5.2.1 参数配置界面 |
| 5.2.2 实时检测界面 |
| 5.2.3 数据处理界面 |
| 5.3 操作系统整体方案实现 |
| 5.3.1 数据采集模块 |
| 5.3.2 数据传输模块 |
| 5.3.3 数据显示模块 |
| 5.3.4 数据处理模块 |
| 5.3.5 数据保存与回放模块 |
| 5.4 智能评级程序实现 |
| 5.4.1 初步评级 |
| 5.4.2 优化评级 |
| 5.4.3 焊缝识别 |
| 5.4.4 确认评级 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学位论文情况 |
| 致谢 |
（3）LNHY公司市场营销策略优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状及评述 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究评述 |
| 1.3 研究内容和方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 第2章 相关理论基础 |
| 2.1 市场营销分析方法 |
| 2.1.1 PEST分析法 |
| 2.1.2 波特五力模型分析法 |
| 2.1.3 SWOT分析法 |
| 2.2 市场营销理论 |
| 2.2.1 STP战略 |
| 2.2.2 4P营销策略 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 LNHY公司市场营销环境分析 |
| 3.1 LNHY公司内部环境分析 |
| 3.1.1 LNHY公司基本情况 |
| 3.1.2 LNHY公司人力资源情况 |
| 3.1.3 LNHY公司资金运营情况 |
| 3.1.4 LNHY公司产品研发情况 |
| 3.2 LNHY公司宏观环境分析 |
| 3.2.1 政策环境分析 |
| 3.2.2 经济环境分析 |
| 3.2.3 社会环境分析 |
| 3.2.4 技术环境分析 |
| 3.3 LNHY公司行业环境分析 |
| 3.3.1 竞争对手分析 |
| 3.3.2 新进入者的威胁 |
| 3.3.3 供方的议价能力 |
| 3.3.4 买方的议价能力 |
| 3.3.5 替代品的威胁 |
| 3.4 SWOT分析 |
| 3.4.1 优势分析 |
| 3.4.2 劣势分析 |
| 3.4.3 机会分析 |
| 3.4.4 威胁分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 LNHY公司市场营销策略存在问题分析 |
| 4.1 LNHY公司产品策略问题分析 |
| 4.1.1 主营产品较少 |
| 4.1.2 新产品研发的技术水平不足 |
| 4.1.3 产品组合不够丰富 |
| 4.2 LNHY公司价格策略问题分析 |
| 4.2.1 定价策略存在局限性 |
| 4.2.2 定价策略运用不灵活 |
| 4.3 LNHY公司渠道策略问题分析 |
| 4.3.1 线上渠道的营销力度不够 |
| 4.3.2 销售渠道代理商不规范 |
| 4.3.3 销售渠道过于单一 |
| 4.4 LNHY公司促销策略问题分析 |
| 4.4.1 促销方式单一 |
| 4.4.2 宣传意识不到位 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 LNHY公司市场营销策略优化 |
| 5.1 LNHY公司产品策略优化 |
| 5.1.1 增加主营产品数量 |
| 5.1.2 提高技术研发水平 |
| 5.1.3 提升产品组合营销数量 |
| 5.2 LNHY公司价格策略优化 |
| 5.2.1 灵活运用现有的定价策略 |
| 5.2.2 丰富产品的定价策略 |
| 5.3 LNHY公司渠道策略优化 |
| 5.3.1 拓展线上营销渠道 |
| 5.3.2 找准合理的中间商 |
| 5.3.3 拓宽线下销售渠道 |
| 5.4 LNHY公司促销策略优化 |
| 5.4.1 加大产品的宣传推广 |
| 5.4.2 加强促销手段的整合和创新 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 LNHY公司市场营销策略实施保障措施 |
| 6.1 提升新产品研发策略 |
| 6.1.1 引进和研发先进技术 |
| 6.1.2 加强产品研发速度 |
| 6.1.3 分析目标市场需求 |
| 6.2 建立人才保障机制 |
| 6.2.1 制定专业化人才引进机制 |
| 6.2.2 加强内部员工的学习培养 |
| 6.3 建立绩效激励保障措施 |
| 6.3.1 加强激励制度建设 |
| 6.3.2 完善绩效考核制度 |
| 6.4 建立良好的企业文化 |
| 6.4.1 加强企业文化建设 |
| 6.4.2 增加员工的企业归属感 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）基于FPGA和ARM的超声波高速数据采集卡的设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 超声波检测技术和钢轨探伤设备研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1 超声波检测技术和钢轨探伤设备国内外研究现状 |
| 1.2.2 发展趋势 |
| 1.3 课题研究的主要内容 |
| 2 超声波探伤原理及总体设计 |
| 2.1 超声波探伤的基本原理 |
| 2.1.1 超声波 |
| 2.1.2 超声波传播过程中的特征量 |
| 2.1.3 超声波探伤的方法和特点 |
| 2.2 系统功能要求及主要性能指标 |
| 2.3 系统总体方案设计 |
| 2.3.1 系统硬件方案 |
| 2.3.2 系统软件方案 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 超声数据采集卡的硬件设计 |
| 3.1 超声波激励模块设计 |
| 3.1.1 激励脉冲类型及产生方式 |
| 3.1.2 超声波激励模块设计 |
| 3.2 信号调理模块设计 |
| 3.2.1 前置放大电路设计 |
| 3.2.2 程控增益电路设计 |
| 3.2.3 带通滤波电路设计 |
| 3.2.4 衰减电路设计 |
| 3.3 数据采样模块设计 |
| 3.4 FPGA主控模块设计 |
| 3.4.1 FPGA设计 |
| 3.4.2 FPGA外围模块设计 |
| 3.5 数据传输模块设计 |
| 3.5.1 传输方案选择与对比 |
| 3.5.2 以太网芯片选型 |
| 3.5.3 以太网接口电路设计 |
| 3.6 人机交互模块设计 |
| 3.7 电源模块设计 |
| 3.7.1 模拟电源设计 |
| 3.7.2 数字电源设计 |
| 3.8 本章小结 |
| 4 超声数据采集卡的软件设计 |
| 4.1 FPGA主控模块软件设计 |
| 4.1.1 FPGA开发环境及设计流程 |
| 4.1.2 FPGA主控模块软件功能划分 |
| 4.2 人机交互模块软件设计 |
| 4.3 基于QT的上位机软件设计 |
| 4.3.1 上位机软件功能分析 |
| 4.3.2 开发环境及语言 |
| 4.3.3 上位机软件设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 系统测试 |
| 5.1 超声数据采集卡测试平台 |
| 5.2 硬件测试 |
| 5.2.1 超声波激励电路测试 |
| 5.2.2 前置放大电路测试 |
| 5.2.3 程控增益电路测试 |
| 5.2.4 带通滤波电路测试 |
| 5.3 软件测试 |
| 5.3.1 时钟模块测试 |
| 5.3.2 数字滤波器测试 |
| 5.3.3 以太网通讯测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读工程硕士学位期间主要成果 |
（5）动车车轴方钢坯料超声波检测系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源及研究的背景和意义 |
| 1.2 国内外在该方向的研究现状及分析 |
| 1.2.1 超声波检测技术的国内外研究现状 |
| 1.2.2 钢材超声波无损检测系统的国内外研究现状 |
| 1.2.3 超声波检测缺陷信号处理方法的国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 第2章 动车车轴钢坯超声无损检测装置的设计 |
| 2.1 动车车轴钢坯超声无损检测系统的总体设计 |
| 2.2 动车车轴钢坯超声无损检测过程分析 |
| 2.3 动车车轴钢坯超声波检测装置的结构设计 |
| 2.3.1 钢坯超声波检测装置结构的总体设计 |
| 2.3.2 钢坯超声波检测装置驱动力计算 |
| 2.4 动车车轴钢坯超声波检测装置振动模态分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 动车车轴钢坯超声波检测电路设计 |
| 3.1 动车车轴钢坯超声检测电路总体设计 |
| 3.2 动车车轴钢坯超声检测发射电路的设计 |
| 3.3 动车车轴钢坯超声检测接收电路的设计 |
| 3.3.1 超声检测电路的程控放大电路设计 |
| 3.3.2 超声检测电路的数字采集电路设计 |
| 3.4 动车车轴钢坯超声检测系统的电源电路设计 |
| 3.5 动车车轴钢坯超声检测电路的时钟设计及工作时序 |
| 3.6 动车车轴钢坯超声检测微控制系统开发 |
| 3.6.1 钢坯检测运动控制程序设计 |
| 3.6.2 钢坯超声检测嵌入式系统通信程序设计 |
| 3.7 动车车轴钢坯超声检测系统上位机软件开发 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 方钢钢坯超声检测回波小波分析 |
| 4.1 钢坯超声检测回波信号小波处理的过程分析 |
| 4.2 钢坯超声检测反射回波信号模型的建立 |
| 4.3 方钢钢坯回波信号分解函数的确定 |
| 4.4 方钢钢坯回波信号分解层数的确定 |
| 4.5 方钢钢坯检测回波信号阈值法降噪 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 动车车轴钢坯超声无损检测的实验研究 |
| 5.1 动车车轴钢坯超声波检测装置的实验研究 |
| 5.1.1 自动探伤和手动探伤的对照实验 |
| 5.1.2 自动探伤系统参数的实验研究 |
| 5.1.3 钢坯检测装置探头参数的实验研究 |
| 5.1.4 钢坯检测装置探伤路径重合度的实验研究 |
| 5.2 动车车轴钢坯典型人工缺陷回波小波降噪的实验研究 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）基于B型图像的重载铁路钢轨伤损智能识别方法（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 目标检测研究现状 |
| 1.2.2 钢轨伤损检测研究现状 |
| 1.2.3 钢轨探伤系统存在的问题 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 2 相关技术研究 |
| 2.1 钢轨探伤原理及方法 |
| 2.1.1 超声波探伤原理 |
| 2.1.2 钢轨探伤方法 |
| 2.1.3 钢轨伤损检测模式 |
| 2.2 B型图像数据分析 |
| 2.2.1 B型图像形成原理 |
| 2.2.2 B型图像数据特点 |
| 2.2.3 常见B型伤损图谱及特点 |
| 2.3 卷积神经网络 |
| 2.3.1 卷积运算层 |
| 2.3.2 非线性激活层 |
| 2.3.3 池化层 |
| 2.3.4 全连接层 |
| 2.4 主网络架构选择 |
| 2.4.1 两阶段检测算法 |
| 2.4.2 单阶段检测算法 |
| 2.4.3 本文主网络 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于多尺度特征融合的钢轨伤损检测方法 |
| 3.1 MFDet模型网络结构 |
| 3.1.1 MFDet网络组成 |
| 3.1.2 基础网络选择 |
| 3.1.3 多尺度特征融合网络TFPN |
| 3.1.4 候选框多层特征映射MLRM |
| 3.2 数据集制作与描述 |
| 3.2.1 B型图像预处理 |
| 3.2.2 数据集制作 |
| 3.2.3 数据增强与尺度分析 |
| 3.3 基于MFDet模型钢轨伤损检测 |
| 3.3.1 实验环境配置 |
| 3.3.2 评估指标 |
| 3.3.3 MFDet模型训练 |
| 3.3.4 实验结果与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 多阶段级联钢轨伤损检测方法 |
| 4.1 MCDet模型结构 |
| 4.1.1 级联检测子网络 |
| 4.1.2 池化层优化 |
| 4.1.3 检测框后处理 |
| 4.2 多阶段训练方式 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（7）超声波无损检测POD分析在疲劳裂纹中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 无损检测方法概述 |
| 1.2.1 射线无损检测技术 |
| 1.2.2 磁粉无损检测技术 |
| 1.2.3 涡流无损检测技术 |
| 1.2.4 渗透无损检测技术 |
| 1.2.5 超声波无损检测技术 |
| 1.3 无损检测可靠性分析研究 |
| 1.3.1 可靠性分析的影响因素及其重要性 |
| 1.3.2 国内外可靠性分析研究现状 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第二章 奥氏体不锈钢中的疲劳裂纹及其制备 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 疲劳裂纹的形成 |
| 2.3 奥氏体不锈钢疲劳寿命的影响因素 |
| 2.4 疲劳裂纹平板试件的制备 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 用于疲劳裂纹的超声波检测数值仿真 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 数值仿真方法 |
| 3.3 超声波检测的数值仿真软件 |
| 3.4 三维数值仿真 |
| 3.4.1 建模 |
| 3.4.2 前处理 |
| 3.4.3 计算 |
| 3.4.4 后处理 |
| 3.4.5 结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 奥氏体不锈钢疲劳裂纹的超声波检测实验 |
| 4.1 超声波检测实验 |
| 4.1.1 实验目的 |
| 4.1.2 实验仪器和设备 |
| 4.1.3 实验过程 |
| 4.1.4 实验结果 |
| 4.2 结果分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 奥氏体不锈钢疲劳裂纹的超声波检测的检出可靠性评估 |
| 5.1 POD模型建模方法 |
| 5.2 数据类型 |
| 5.3 概率模型 |
| 5.3.1 Hit/miss数据的概率模型 |
| 5.3.2 信号响应数据的概率模型 |
| 5.4 结果分析 |
| 5.4.1 基于数值仿真的单变量概率模型结果 |
| 5.4.2 基于实验的单变量概率模型结果 |
| 5.4.3 多变量概率模型结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论及展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（8）智能巡检机器人测控平台研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.2.1 爬壁机器人发展状况 |
| 1.2.2 超声波探伤发展状况 |
| 1.3 论文研究的主要内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 第二章 智能巡检机器人测控平台总体设计方案 |
| 2.1 智能巡检机器人测控平台的设计要求 |
| 2.2 智能巡检机器人测控平台的总体方案 |
| 2.3 智能巡检机器人硬件平台方案选取 |
| 2.3.1 主控制器选型 |
| 2.3.2 行走机构选取 |
| 2.3.3 吸附方式选取 |
| 2.3.4 壁面静力学分析 |
| 2.3.5 机器人控制方式的选取 |
| 2.3.6 无线通信技术选取 |
| 2.4 智能巡检机器人软件平台方案选取 |
| 2.4.1 单片机程序开发软件 |
| 2.4.2 移动APP开发软件 |
| 2.4.3 人机界面开发软件 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 智能巡检机器人测控平台硬件设计 |
| 3.1 智能巡检机器人测控平台硬件电路设计 |
| 3.2 硬件电路系统设计 |
| 3.2.1 主控制器 |
| 3.2.2 驱动模块 |
| 3.2.3 系统电源电路设计 |
| 3.2.4 USB转串口电路 |
| 3.2.5 复位电路 |
| 3.2.6 循迹模块设计 |
| 3.2.7 蓝牙模块电路设计 |
| 3.3 六自由度机械臂控制 |
| 3.3.1 主要功能 |
| 3.3.2 机械臂舵机工作原理 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 超声波探伤检测模块 |
| 4.1 超声波探伤模块组成 |
| 4.1.1 模拟电路 |
| 4.1.2 数据采集和处理 |
| 4.2 探头的选择 |
| 4.3 耦合剂的选取 |
| 4.4 超声波检测原理及方法 |
| 4.4.1 脉冲反射法 |
| 4.4.2 脉冲透射法 |
| 4.5 缺陷类型分析 |
| 4.6 超声波探伤模块的标定 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 智能巡检机器人测控平台软件设计与开发 |
| 5.1 主控制器程序设计 |
| 5.1.1 系统主程序设计 |
| 5.1.2 STM32的GPIO口介绍 |
| 5.1.3 寄存器配置 |
| 5.1.4 循迹子程序 |
| 5.1.5 六自由度机械臂程序控制方法 |
| 5.2 基于Android手机无线控制 |
| 5.2.1 移动APP开发 |
| 5.2.2 控制指令的发送 |
| 5.3 基于LabVIEW的人机界面开发 |
| 5.3.1 人机界面功能设计 |
| 5.3.2 人机界面软件操作流程 |
| 5.3.3 监测系统登录功能 |
| 5.3.4 LabVIEW串口通信功能函数 |
| 5.3.5 VISA串口配置 |
| 5.3.6 LabVIEW串口通信步骤 |
| 5.3.7 人机界面显示 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 智能巡检机器人测控平台功能测试 |
| 6.1 智能巡检机器人硬件结构装配与电路板焊接 |
| 6.1.1 智能巡检机器人硬件结构装配 |
| 6.1.2 智能巡检机器人电路板检测 |
| 6.2 系统功能实验室模拟测试 |
| 6.2.1 机器人爬壁性能测试 |
| 6.2.2 机器人焊缝循迹试验 |
| 6.2.3 基于移动APP的机器人控制测试 |
| 6.2.4 智能巡检机器人测控平台探伤检测 |
| 6.2.5 数据存储与查询 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间参加科研情况及获得的学术成果 |
| 附录 A |
| 附录 B |
| 附录 C |
（9）动车组关键板材缺陷的超声检测数值模拟和分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 超声波检测的原理及设备选用 |
| 2.1 超声波的基本概述 |
| 2.2 超声波检测的原理 |
| 2.3 超声波检测设备的选用 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 超声波检测方法的比选 |
| 3.1 直接接触检测法 |
| 3.2 水浸检测法 |
| 3.3 直接接触检测法和水浸检测法的特点 |
| 3.4 适合动车组超声检测的方法 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 动车组关键板材的分析及选定 |
| 4.1 动车组车体板材的介绍 |
| 4.1.1 动车组板材的发展现状 |
| 4.1.2 动车组板材的特性 |
| 4.2 动车组板材强度分析 |
| 4.2.1 动车组车体板材强度要求 |
| 4.2.2 动车组板材的许用应力 |
| 4.3 动车组关键板材的选定 |
| 4.3.1 对动车组板材故障数据的分析 |
| 4.3.2 对比并选定关键板材 |
| 4.3.3 动车组关键板材故障的原因分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 关键板材缺陷超声检测的数值模拟 |
| 5.1 关键板材的模型建立 |
| 5.2 有限元方法的运用 |
| 5.3 关键板材有限元法的流程分析 |
| 5.4 通过ANSYS对关键板材进行数值模拟 |
| 5.4.1 有限元模型的建立 |
| 5.4.2 对数值模拟检测结果及验证 |
| 5.4.3 缺陷深度仿真结果的影响 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（10）基于Android的超声探伤仪软件实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容与设计指标 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 设计指标 |
| 1.4 论文组织 |
| 第二章 超声探伤仪关键理论与技术分析 |
| 2.1 超声检测理论和系统分析 |
| 2.1.1 超声检测基本概念 |
| 2.1.2 超声检测方法 |
| 2.1.3 超声扫描成像技术 |
| 2.1.4 超声检测系统分析 |
| 2.2 Android相关理论分析 |
| 2.2.1 Android开发平台概述 |
| 2.2.2 多线程机制 |
| 2.2.3 View机制 |
| 2.3 数据通信技术分析 |
| 2.3.1 基于蓝牙和Wi Fi的数据通信方式 |
| 2.3.2 基于USB OTG的数据通信方式 |
| 2.3.3 数据通信方式分析 |
| 2.4 数据存储技术分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 超声探伤仪软件设计 |
| 3.1 超声探伤仪软件整体设计 |
| 3.1.1 系统框架设计 |
| 3.1.2 软件整体设计及难点分析 |
| 3.2 数据通信模块设计 |
| 3.3 数据显示模块设计 |
| 3.3.1 超声波形绘制设计 |
| 3.3.2 B扫和C扫超声图像绘制设计 |
| 3.4 人机交互模块设计 |
| 3.4.1 用户界面设计 |
| 3.4.2 超声检测功能设计 |
| 3.5 其他功能模块设计 |
| 3.5.1 数据存储设计 |
| 3.5.2 软件升级设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 超声探伤仪软件实现 |
| 4.1 数据通信模块实现 |
| 4.1.1 基本功能实现 |
| 4.1.2 数据通信实现 |
| 4.2 数据显示模块实现 |
| 4.2.1 超声波形绘制实现 |
| 4.2.2 B扫和C扫超声图像绘制实现 |
| 4.3 人机交互模块实现 |
| 4.3.1 用户界面实现 |
| 4.3.2 超声检测功能实现 |
| 4.4 其他功能模块实现 |
| 4.4.1 超声参数存储实现 |
| 4.4.2 A扫数据存储实现 |
| 4.4.3 A扫数据打开实现 |
| 4.4.4 截图实现 |
| 4.4.5 软件升级的实现 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 超声探伤仪软件测试与分析 |
| 5.1 测试环境 |
| 5.2 功能测试 |
| 5.2.1 基础功能测试 |
| 5.2.2 超声检测功能测试 |
| 5.2.3 其他功能测试 |
| 5.3 性能测试 |
| 5.3.1 用户界面性能测试 |
| 5.3.2 数据传输速率测试 |
| 5.3.3 兼容性及其他性能指标测试 |
| 5.4 测试结果总结 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间的成果 |
四、智能超声波探伤仪（论文参考文献）
- [1]钢材检测中的超声波自动化探伤研究[J]. 朱柳忠. 电气技术与经济, 2021(03)
- [2]基于虚拟仪器的高温炉管检测系统设计与集成[D]. 宋绍坤. 大连理工大学, 2021(01)
- [3]LNHY公司市场营销策略优化研究[D]. 陈子龙. 燕山大学, 2020(07)
- [4]基于FPGA和ARM的超声波高速数据采集卡的设计[D]. 张东旭. 西安理工大学, 2020(01)
- [5]动车车轴方钢坯料超声波检测系统的研究[D]. 潘大桐. 哈尔滨工业大学, 2020(01)
- [6]基于B型图像的重载铁路钢轨伤损智能识别方法[D]. 王晓阳. 北京交通大学, 2020(03)
- [7]超声波无损检测POD分析在疲劳裂纹中的应用[D]. 王丹奇. 青岛科技大学, 2020(01)
- [8]智能巡检机器人测控平台研究[D]. 王兵. 西安石油大学, 2019(08)
- [9]动车组关键板材缺陷的超声检测数值模拟和分析[D]. 毛琦. 西南科技大学, 2019(02)
- [10]基于Android的超声探伤仪软件实现[D]. 余晶晶. 东南大学, 2019(06)