导读:本文包含了无损诊断论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:油气管道,缺陷,无损检测,在线检测诊断技术
无损诊断论文文献综述
魏飞龙[1]（2019）在《油气管道缺陷无损检测与在线检测诊断技术的探析》一文中研究指出为对油气管道的安全系数进行有效提高,有效预防不安全事故的发生,油气管道的检测是一种非常重要的途径。因为人们对天然气的运用变得越来越为广泛,所以油气管道在线检测技术是非常重要的。在油气管道运行过程中,通过有效运用在线检测诊断技术,能够有效检测油气管道中存在的缺陷问题,基于此,本文对油气管道缺陷无损检测与在线检测诊断技术进行深入研究,包括射线无损检测法、超声波检测方法、涡流检测法等,具有重要意义。(本文来源于《化工管理》期刊2019年08期）
杨张青,胡建东,段铁城,王顺,吴建中[2]（2019）在《植株叶绿素无损诊断技术研究进展》一文中研究指出氮素是作物生长发育必不可少的营养元素之一,植物叶片中70%～80%的氮素存在于叶绿体内,所以叶绿素含量可以反映植物的氮素营养状况。本研究介绍了植株叶绿素的传统检测技术,指出其在推广应用中存在的问题;归纳总结了国内外植株叶绿素无损诊断技术方面的研究应用进展;分析了植株叶绿素无损诊断技术在作物氮素营养诊断及推荐施肥中的意义。最后得出叶绿素仪分析技术更适于推广应用,并指出基于光学漫反射理论的植株叶片叶绿素无损诊断技术极有发展前途。(本文来源于《中国农学通报》期刊2019年07期）
张万智,杜劲松,李兴强[3]（2019）在《基于无损约束降噪稀疏自编码的滚动轴承故障诊断技术》一文中研究指出在滚动轴承故障诊断过程中,时域振动信号容量大且易受噪声污染,难以建立准确的故障诊断模型。针对上述难题,采用无损约束降噪方法对稀疏自编码进行优化,提出了基于无损约束降噪稀疏自编码的滚动轴承故障诊断方法。该方法可直接作用于时域振动信号,消除对人工特征提取的依赖性,无须降噪预处理,降低了故障诊断模型建立的难度。为验证本方法的有效性,利用滚动轴承时域振动信号进行仿真实验,并对诊断过程中学习到的故障特征进行可视化分析。实验结果表明,本方法可以在噪声数据下建立有效的故障诊断模型,且比传统的栈式稀疏自编码诊断算法具有更强的噪声鲁棒性。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2019年04期）
陈珠琳,王雪峰,陈毅青,薛杨,刘嘉政[4]（2019）在《基于多特征和改进BPNN的降香黄檀冠层叶片全氮含量无损诊断》一文中研究指出氮素是植物生命活动不可或缺的营养成分之一,合理的施肥不仅有利于植物健康成长,还可以减少对土壤及地下水污染等生态问题。本研究以降香黄檀为对象,提出了一种基于多特征和改进BPNN(Back Propagation Neural Network)的冠层叶片全氮含量无损诊断方法。通过数字图像处理技术对冠层图像进行分割,计算得到27种图像特征(颜色、纹理、形状),通过计算Pearson系数筛选出与全氮含量显着相关的因子,做主成分分析并提取前四主成分,将其作为改进BPNN(即PSO-BPNN-Adaboost)的输入向量。结果表明:使用多特征能更全面准确地反映降香黄檀冠层叶片的全氮含量;另一方面,BPNN、PSO-BPNN、BPNN-Adaboost与PSO-BPNN-Adaboost算法的比较结果表明,PSO-BPNN-Adaboost算法更可靠;同时,PSO处理对结果的优化程度更大,因此对于BP神经网络来说,需要先找一个合适的初始值和阈值,再对其进行增强处理。本研究考虑了氮胁迫对植株多方面的影响,突破了仅限于从颜色角度实现全氮含量预测的方法,也为珍贵树种经营中"精准施肥"提供了参考,可有效减小使用过量肥料造成的生态污染等问题。(本文来源于《生态学杂志》期刊2019年01期）
[5]（2018）在《码头结构病害静动态无损诊断与性能提升技术——获2017年度中国航海学会科学技术奖特等奖》一文中研究指出码头结构在长期运行过程中受环境荷载、温度等作用以及结构老化等原因,结构不可避免存在不同程度的病害(如裂缝等)。传统的码头结构病害诊断技术存在以下4个方面缺陷:(1)传统结构损伤单一手段方法不准确;(2)传统结构局部静态监测方法不健全;(3)码头整体分级定量评价理论与规范不完善;(4)码头结构性能提升技术不完备。因此,很有必要对码头结构病害进行诊断技术升级与性能提升,必须研究更有效的无损静动态检测技术应用到码头复杂结构的定量整体检测方法。(本文来源于《水利水运工程学报》期刊2018年04期）
陈凯[6]（2018）在《基于光谱技术的橡胶树氮素水平无损诊断策略研究》一文中研究指出天然橡胶作为一种重要的生产资料,其产量与我国经济的发展有着直接的联系。同时,氮元素作为一种对植物生长非常关键的营养元素,其含量富有或者缺乏直接关系到橡胶的产量。合理的氮肥施用可以提高天然橡胶的产量。目前常用的氮素估计手段有基于经验的估计法以及通过化学方法在实验室内进行分析,这些方法或不够精确,或比较耗时、需要专业的技术人员以及对于环境有污染;同时,随着精细化农业的发展,对作物生命信息掌握的需求不断增加,传统的氮素分析手段已经满足不了精准农业的需求。因此,一种快速高效的橡胶树氮素含量诊断手段是提高天然橡胶产量和现代天然橡胶产业发展的必然需求。本文针对自然生长状态下橡胶树叶片及其光谱特征进行了深入、系统的分析,建立了橡胶树氮素含量的定性、定量光谱诊断模型。主要的创新内容如下:1、基于BP-Adaboost算法的橡胶树氮素含量水平光谱诊断模型研究。以原始光谱反射率的预处理、特征的提取和氮素含量诊断模型的建立为基本路线,根据GB/T 29570-2013(橡胶树叶片营养诊断技术规程),提出了基于BP-Adaboost 算法的橡胶树氮素水平的诊断模型,实现了橡胶树氮素含量水平的快速判定。系统的对橡胶树叶片的原始光谱进行了分析,并从中选取了 15个特征明显的光谱波段,分别建立了贝叶斯判别分析模型、基于BP神经网络的氮素含量诊断模型和基于BP-Adaboost算法的橡胶树氮素含量水平光谱诊断模型。其中基于BP-Adaboost算法的橡胶树氮素含量光谱诊断模型最优,识别率达到92.98%。2、针对传统求导预处理算法基线校正、挖掘细节的同时可能存在的放大噪声问题,提出了一种基于分数阶微积分的光谱数据预处理方法。依靠分数阶微积分的高自由度以及非局部特性,在全局范围内寻求细节提取和噪声抑制的平衡点,增强光谱信息,为建立高效准确的橡胶树含氮量检测模型提供基础。3、提出了一种基于分数阶微积分算法的橡胶树氮素含量水平光谱诊断策略。利用倒数变换光谱,进行分数阶微积分处理获得0～2阶的分数阶光谱数据,利用支持向量机和超限学习机的方法进行模型的建立。对比分析了所建模型的预测效果及分数阶处理对两种模型识别效果的影响。结果表明,利用0.6阶光谱和1.6阶光谱建立的模型的预测效果较好,并且利用连续投影算法处理后可以极大的简化模型。最优的超限学习机模型的识别精度为95.45%。4、提出了基于分数阶光谱的橡胶树氮素含量回归模型。利用分数阶微积分对原始光谱数据进行求导运算,获得了 11个阶次下的分数阶光谱数据。利用偏最小二乘算法建立了不同阶次下橡胶树氮素含量的光谱回归模型。通过对比分析不同光谱方法及不同阶次下模型的预测效果得到0.6阶倒数光谱预测效果最好。最优橡胶树氮素含量诊断模型的预测均方根误差RMSE=0.1186,相关系数R=0.9245。(本文来源于《海南大学》期刊2018-05-01）
宋丽娟,叶万军,郑妍妍,苏戈[7]（2017）在《作物氮素无损快速营养诊断研究进展》一文中研究指出植物的氮素营养诊断技术方法有化学诊断和无损测试诊断,其中化学诊断包括植株的全氮诊断和植株硝酸盐快速诊断;而无损测试技术则包括叶绿素荧光动力学诊断法、叶绿素仪法、机器视觉、光谱遥感等。根据作物氮素营养诊断方法的发展,总结了各种作物氮素营养诊断方法的优缺点,提出无损快速诊断技术可作为农作物生产上的氮素营养测定方法,有着广泛的研究和应用前景。(本文来源于《中国稻米》期刊2017年06期）
王洁[8]（2017）在《基于可见/近红外光谱的梨树叶片氮含量无损诊断研究》一文中研究指出氮素是梨树生长发育、产量形成和品质提升的基础。实时、无损地监测梨树氮素营养状况,对于氮素养分精准管理具有重要意义。近年来,随着可见/近红外光谱技术在作物生长监测上的发展,其连续、精细的特点,为植物营养诊断提供了新的手段和途径。本研究在田间试验的基础上,分析了不同地域条件、不同品种、不同生育期、不同测量条件和氮素水平下梨树叶片可见/近红外光谱特征及其与叶片氮含量的定量关系,构建了基于可见/近红外光谱技术的梨树叶片氮含量无损诊断模型及系统,并利用所建立的无损诊断模型,于梨树膨大期监测不同施氮处理下梨树氮素营养状况,提出推荐追施氮量,实现梨树氮素营养无损诊断与调控施氮技术。主要结果如下:1.比较了叁种田间叶片可见/近红外光谱测量方法,结果表明利用植被探头配合叶片夹持器所测得梨树叶片可见/近红外光谱值曲线平滑、稳定性好,信噪比较25°裸光纤高。分别将植被探头配合叶片夹持器黑色背景板所测得的反射光谱和植被探头配合叶片夹持器白色背景板所测的透反射光谱同叶片氮含量进行相关性分析,结果表明,在可见光和近红外波段部分,二者与叶片氮含量之间的相关系数非常接近;而在1500-2500 nm波段,反射光谱与叶片氮含量相关系数略高于透反射光谱。不同测量方法信噪比的高低顺序为:25°裸光纤<植被探头配合叶片夹持器白色背景板<植被探头配合叶片夹持器黑色背景板。不同生育期叶片光谱与氮含量及产量相关性的结果表明,花后50天为最佳叶片氮含量诊断时期,叶片氮含量和当年产量相关性最好。2.分析不同氮含量的梨树叶片可见/近红外反射光谱曲线和透反射光谱曲线在不同波段区域响应,发现可见光350-700nm区域,叶片光谱随着氮含量的增加而显着降低;在750-1350nm近红外区域也表现出类似现象。对叶片氮含量与叶片反射光谱和透反射光谱全波段的相关性分析表明,反射光谱和透反射光谱与叶片氮含量的相关特征波段相同,其中在550 nm绿峰处和720 nm的红边附近相关性最高。全波段相关性系数最大处的波长为705 nm,利用单波段建立的梨树叶片氮含量拟合模型精度较低,R2仅为0.2858,不能满足实际需求。利用不同植被指数构建基于可见/近红外光谱的梨树叶片氮含量无损诊断模型,发现直线函数和叶片反射光谱在2170 nm和2150 nm的差值植被指数拟合叶片氮含量效果最好,建模集R2和RMSE分别为0.4586和2.19 g·kg-1。3.研究了田间梨树叶片反射光谱和透反射光谱对四种光谱计量学建模方法中模型精度的影响,结果表明反射光谱能提高模型精度,比透反射光谱信噪比更高。比较不同光谱化学计量法建立的梨树叶片氮含量无损诊断模型,发现偏最小二乘回归(PLSR)和反向传播神经网络(BPNN)建模精度显着高于主成分回归和逐步回归。PLSR所构建模型对验证集的预测精度高于BPNN,BPNN在单一品种建模中易出现过拟合。原始光谱进行光谱变式和预处理可影响PLSR建模的精度,其中,对原始光谱进行归一化预处理能提高建模和验证的精度。利用两年砂梨叶片样本,建立了偏最小二乘回归模型,模型主成分为15,建模集和验证集决定系数(R2)均在0.85以上,建模集均方根误差(RMSEC)为1.3 g·kg-1,外部验证均方根误差(RMSEV)为1.5 g·kg-1,表明该模型性能可以满足砂梨叶片氮含量无损诊断。4.不同年份、地域和品种梨树叶片可见/近红外反射光谱特征研究的结果表明,相同氮含量不同品种梨树叶片可见/近红外光谱曲线特征大致相同,但在特定的吸收谷和反射峰,其数值大小不同;不同地域与年份对叶片可见/近红外反射光谱特定吸收谷和反射峰的影响小于不同品种间的影响;不同品种梨树叶片氮含量范围差异显着。分析不同品种梨树叶片可见/近红外光谱与氮含量的相关性,发现寿新水、翠冠和鸭梨叶片氮含量与原始光谱的相关系数曲线走势相似,而黄冠和圆黄叶片氮含量与原始光谱相关系数曲线则和前叁者差异显着。基于自适应提升算法(Adaboost)的能力,将其分别与BP神经网络和支持向量机(SVM)两种分类算法结合,构建不同地域、不同品种、不同年份的梨树叶片混合样本氮含量无损诊断模型,结果表明Adaboost结合BPNN具有最优的建模精度和建模稳定性,其建模集和预测集R2均大于0.9,平均平方误差小于1.5 g·kg-1、平均相对误差小于4%,该模型性能可以很好地满足不同地域、不同品种、不同年份梨树叶片氮含量的无损诊断。5.利用所建立的无损诊断模型,检测不同施氮水平下梨树膨大期树体氮素营养状况,并通过追氮量公式计算推荐追施氮肥量,初步建立基于梨树氮素营养无损诊断的调控施肥技术并评价其效果。结果表明,调控施氮处理能增加低氮处理下叶片氮含量,降低高氮处理下叶片氮含量,调控效果显着。在低氮水平下,通过调控追氮量可以有效提高梨单果重及产量,分别增产26%和23%;对中高氮水平下调控追氮效果不明显或下降,但施氮量低于对照。这些结果表明,利用可见/近红外光谱技术快速诊断并及时追施氮肥,可以在一定程度上缓解施氮不足或过量对梨果产量和品质的影响。6.以MatlabR2012b为工具,M为语言,将田间实测的梨树叶片可见/近红外反射光谱与叶片氮含量拟合建模,构建梨树叶片氮含量无损诊断系统。该系统不仅包含适宜梨树叶片光谱的预处理方法与相关建模方法,还内置了一个包含5个广泛种植的梨品种样本库。用户可通过叶片可见/近红外反射光谱特征直接输出品种库内任意品种梨树叶片氮含量,亦可根据集成的适宜梨树叶片光谱与氮含量建模的各种方法自行建模,实现对叶片氮含量的定量诊断。综上所述,本研究利用可见/近红外光谱技术,通过探索各种快速无损诊断梨树叶片氮含量的建模方法,获得了适合不同条件下的快速无损检测氮含量的模型,验证了无损诊断并及时追施氮肥的效果,初步实现了基于可见/近红外光谱技术的梨树氮素管理。(本文来源于《南京农业大学》期刊2017-06-01）
宋文磊[9]（2017）在《材料力学参数无损检测方法及在个性化故障诊断中应用研究》一文中研究指出梁、转轴、板壳类零件是机械装备中的核心零部件,高速、高效率、高精度的加工和机械装备等长期在重载、疲劳、腐蚀、高温等复杂恶劣的工况下运行,系统中的核心零部件,如机械传动轴,梁板类结构等不可避免地产生不同程度的损伤。基于有限元分析手段,提出运行状态下零件材料力学参数无损检测方法、研究机械结合面参数辨识,最终建立相对准确的传动系统结构损伤数值分析模型,开展基于智能分类算法(如支持向量机、神经网络等)的机械故障个性化诊断方法研究。数值模拟成为一种日臻成熟的设计制造分析手段。然而,目前普遍存在仿而不真的瓶颈问题,迫切需要真实结构件力学参数,而弹性模量和剪切模量是关键的力学参数。若能通过无损检测方法,快速获得特定结构的弹性力学参数,将为其数值模拟提供可靠的力学参数,具有非常重要的意义。本文通过有限单元法(FEM)和响应面法(RSM)相结合的方法提出了工字型梁、空心传动轴、阶梯轴以及复合材料结构的弹性力学参数的脉冲激振无损检测方法并得出动态力学参数的经验计算公式。通过数值仿真和实验验证表明脉冲激振无损检测方法和经验计算公式满足实际应用的精确度要求。模型修正方法是有限元模型建立过程中的一个重要的部分,建立机械结构的有限元模型,提取机械结构的振动响应信号并与实验测得的响应信号做对比,利用精度评估参数(平均绝对百分误差、希尔不等系数)来判断两者的相符程度,通过对一些参数(力学参数、刚度系数、阻尼系数)的进行修改,直到模型达到一个理想的精度要求。针对传动系统故障的研究。通过力学参数无损检测方法为故障诊断过程提供可靠的力学参数值。建立转子不同故障类型的有限元模型,获得所转轴系统的不同类型故障样本信号;然后利用小波包对振动信号进行分解、重构后计算其时域参数值,并将结果作为分类器的特征向量。最终利用试验台实测信号的小波包分解后计算的时域特征参数作为测试样本来训练支持向量机,从而进行转子系统不同类型故障的识别。本文采用数值模拟与实验分析相结合的方式提出脉冲激振无损检测特定结构动态力学参数的方法、机械结合面特性分析以及转轴故障预测与诊断方法的研究。最终仿真结果及实验数据表明文中提出检测方法的合理性,有被用于实际工程中的可能性。(本文来源于《温州大学》期刊2017-05-01）
林龙章,于春菊[10]（2016）在《油气管道缺陷无损检测与在线检测诊断技术》一文中研究指出对于油气管道的检测是提高油气管道安全系数,防止不安全事故发生的重要途径。这一方式目前在一些发达国家已经得到了广泛的应用。从我国当前的发展现状来看,许多油气管道发生安全事故都是因为没有对其进行有效的检测。这样不仅会造成相关企业的损失,对于人们的生活、安全、环境都会有一定的影响。由此就可以看出对油气管道缺陷问题进行无损检测的重要性,目前相关的特种设备检测所对于这一点也已经开始了深入的研究。(本文来源于《化工管理》期刊2016年27期）
无损诊断论文开题报告
（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：
氮素是作物生长发育必不可少的营养元素之一,植物叶片中70%～80%的氮素存在于叶绿体内,所以叶绿素含量可以反映植物的氮素营养状况。本研究介绍了植株叶绿素的传统检测技术,指出其在推广应用中存在的问题;归纳总结了国内外植株叶绿素无损诊断技术方面的研究应用进展;分析了植株叶绿素无损诊断技术在作物氮素营养诊断及推荐施肥中的意义。最后得出叶绿素仪分析技术更适于推广应用,并指出基于光学漫反射理论的植株叶片叶绿素无损诊断技术极有发展前途。
（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。
无损诊断论文参考文献
[1].魏飞龙.油气管道缺陷无损检测与在线检测诊断技术的探析[J].化工管理.2019
[2].杨张青,胡建东,段铁城,王顺,吴建中.植株叶绿素无损诊断技术研究进展[J].中国农学通报.2019
[3].张万智,杜劲松,李兴强.基于无损约束降噪稀疏自编码的滚动轴承故障诊断技术[J].科学技术与工程.2019
[4].陈珠琳,王雪峰,陈毅青,薛杨,刘嘉政.基于多特征和改进BPNN的降香黄檀冠层叶片全氮含量无损诊断[J].生态学杂志.2019
[5]..码头结构病害静动态无损诊断与性能提升技术——获2017年度中国航海学会科学技术奖特等奖[J].水利水运工程学报.2018
[6].陈凯.基于光谱技术的橡胶树氮素水平无损诊断策略研究[D].海南大学.2018
[7].宋丽娟,叶万军,郑妍妍,苏戈.作物氮素无损快速营养诊断研究进展[J].中国稻米.2017
[8].王洁.基于可见/近红外光谱的梨树叶片氮含量无损诊断研究[D].南京农业大学.2017
[9].宋文磊.材料力学参数无损检测方法及在个性化故障诊断中应用研究[D].温州大学.2017
[10].林龙章,于春菊.油气管道缺陷无损检测与在线检测诊断技术[J].化工管理.2016