无损检测新技术研究及应用

　　本书结合作者近年来在无损检测领域的研究工作，介绍了 的无损检测技术及应用，包括振动诊断技术、涡流无损检测技术、涡流-激光联合测厚法、超声波检测技术以及BP神经网络和粒子群算法两种随机类优化算法。全书共分6章，第1章介绍了基于模态分析的振动诊断技术以及损伤识别指标的应用实例；第2章介绍了涡流检测技术的基本理论、数值模拟方法以及基于线圈提离效应的深裂纹检测方法；第3章介绍了基于激光和涡流测量技术的联合测厚法；第4章介绍了超声检测技术及其在高温监测环境中的应用；第5章介绍了BP神经网络的基本原理及其算法改进；第6章介绍了粒子群优化算法及其改进和应用。本书主要面向高校师生以及无损领域的研究人员，也可作为从事无损检测的工程技术人员的参考教材和无损检测技术的培训教材。

暂缺《无损检测新技术研究及应用》作者简介

第1章 基于模态分析的振动诊断技术
1.1 振动诊断技术原理
1.2 试验模态分析技术
1.3 结构损伤识别指标
1.4 典型损伤识别指标的应用实例
1.5 本章小结
参考文献
第2章 涡流无损检测技术
2.1 涡流检测技术原理
2.2 涡流检测技术的研究进展
2.3 涡流正问题的有限元数值求解方法
2.4 基于涡流线圈提离效应的深裂纹检测方法
2.5 本章小结
参考文献
第3章 涡流-激光联合测厚法
3.1 涂层常用测厚方法
3.2 涡流测厚法的研究进展及应用
3.3 涡流-激光联合测厚法原理
3.4 联合测厚法在曲面涂层测量中的应用
3.5 本章小结
参考文献
第4章 超声检测技术及其应用
4.1 超声波基础知识
4.2 超声数值仿真方法
4.3 超声检测技术在高温监测环境中的应用
4.4 本章小结
参考文献
第5章 BP神经网络及其算法改进
5.1 人工神经网络简介
5.2 神经网络的基本特征与功能
5.3 BP神经网络及其改进
5.4 标准BP神经网络结构及其算法
5.5 双学习率自适应算法及其应用
5.6 本章小结
参考文献
第6章 粒子群优化算法及其改进
6.1 粒子群算法简介
6.2 标准粒子群算法
6.3 带活力因子的粒子群优化算法
6.4 BenchMark函数测试结果
6.5 本章小结
参考文献