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相控阵超声实时全聚焦成像算法研究
【机 构】
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东南大学
【出 处】
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东南大学
【发表日期】
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2020年01期
【基金项目】
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其他文献
深度学习近年来成为故障领域的研究热点,其深层网络结构对复杂问题的特征学习能力使其拥有强大的故障数据分类能力。本文以旋转机械中的轴承故障诊断为主要研究内容,针对旋转机械故障特征需要人工提取导致故障识别困难的问题,深入研究了基于深度学习方法的故障诊断技术,在卷积自编码网络的基础上,提出了一种一维多尺度卷积自编码网络(1DMSCAE),并且围绕该网络利用单通道和多通道的故障数据进行了一系列的性能验证,还
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增材制造技术这种新型制造方式受到世界各国的广泛关注。高能束增材制造技术已对航空航天、医疗器械等需要制造复杂产品结构的工业领域产生了极大的吸引力。然而,高能束增材制造的金属零部件会因工艺不当而使得成型零件出现缺陷。因此,理解和控制高能束扫描过程中的熔池的流场与温度场演化规律,从而进一步探明和预测凝固成型的零部件微观组织形成过程,提高成形零件的冶金质量和力学性能,是促进高能束增材制造技术快速发展的首要
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滚动轴承作为旋转机械的关键部件之一,直接决定着旋转机械系统整体能否正常运行,被广泛应于石化、电力、机械、航空航天等多个领域中,对滚动轴承开展故障诊断的研究,提前发现滚动轴承存在的故障,及时更换部件能够有效避免生产中的巨大事故,具有重要的学术意义和工程应用价值。本文主要研究噪声背景下的滚动轴承故障特征提取与优化选择。(1)针对传统变分模态分解使用单一惩罚因子分解多振源干扰的信号不能有效提取故障特征的
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现代医学诊断中,使用便携式仪器进行现场即时医学检测已成为重要的发展趋势,而检测环节的性能依赖于样品中的细胞浓度,因此,开发一种低成本、高集成度和高自动化的便携式浓缩仪器成为当下重要的需求。本文结合惯性微流控技术设计了高通量超高浓缩倍率的微流控浓缩芯片,并结合截止阀的应用开发了掌上浓缩仪器。具体的研究成果如下:(1)设计并优化了基于惯性微流控的高通量高倍率浓缩芯片。本文提出了一种三层螺旋通道嵌套的内
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铁酸铋(BiFeO_3)不仅具有较大的剩余极化强度,而且在铁电材料中有着相对较窄的带隙,是一种具很好应用前景的铁电材料。现有研究表明,BiFeO_3薄膜在应用于太阳能电池时,能够产生高于本身禁带宽度的开路电压,这使其成为铁电光伏研究中的一大热点。然而,目前BiFeO_3薄膜较为复杂的制备过程和尚不完全清楚的铁电光伏效应机理是面临的主要问题。论文采用射频磁控溅射法制备BiFeO_3薄膜,研究了溅射时
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螺栓是最常见的连接方式之一,广泛应用于航空航天、汽车等工程领域。正常工作状态下的螺栓连接能可靠地完成被连接结构之间的载荷传递。但在振动、高温载荷作用下,螺栓松动导致的预紧力下降严重危害着整体结构的安全性和可靠性。针对此问题,本文围绕热振条件下螺栓连接结构松动现象,分别从有限元仿真和试验两方面研究螺栓连接松动规律,内容主要包括以下几个部分:首先,建立考虑螺纹升角的精细化螺栓连接结构有限元模型,给出了
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超声无损检测技术凭借其在可靠性、探测深度与灵敏度、应用范围、成本等方面的优点，在无损检测领域中被广泛应用。本文在对超声无损检测的原理和需求进行研究和分析的基础上，设计了超声自动无损检测系统，完成了系统硬件和FPGA数字逻辑的设计，并对系统的电气性能进行测试与分析。 论文制定了系统的设计目标和整体方案，完成了十通道超声采集板的电路设计和PCB设计。通过提取发射控制电路、接收控制与信号调理电路的模型
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