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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書面向裝備智能運(yùn)維學(xué)科發(fā)展前沿與工程迫切需求，錨定磨粒分析技術(shù)智能化方向，圍繞傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)技術(shù)中磨粒信息表征不完備、磨損機(jī)理辨識(shí)精度低與磨損失效診斷不準(zhǔn)確的科學(xué)問題與應(yīng)用難題，以機(jī)理驅(qū)動(dòng)的磨損狀態(tài)演變監(jiān)測(cè)為主線，詳細(xì)介紹了靜態(tài)磨粒圖像傳感器設(shè)計(jì)、運(yùn)動(dòng)磨粒圖像傳感器設(shè)計(jì)、典型磨粒類型的智能辨識(shí)模型、磨損狀態(tài)的在線監(jiān)測(cè)方法等基礎(chǔ)理論與核心技術(shù)。全書內(nèi)容兼具前沿性、創(chuàng)新性與工程實(shí)用性，旨在將作者團(tuán)隊(duì)在磨粒分析領(lǐng)域近二十年的經(jīng)驗(yàn)積累與最新研究成果分享給廣大讀者，為其開展相關(guān)學(xué)術(shù)研究、解決工程應(yīng)用難題提供參考。

作者簡(jiǎn)介

　　武通海，1976年9月生，西安交通大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師；高端裝備復(fù)雜傳動(dòng)系統(tǒng)智能運(yùn)維創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)核心成員；陜西省首批中小企業(yè)首席工程師、西安交通大學(xué)首批“王寬城青年學(xué)者”、新疆大學(xué)“天山學(xué)者學(xué)科帶頭人”?，F(xiàn)擔(dān)任現(xiàn)代設(shè)計(jì)及軸承轉(zhuǎn)子系統(tǒng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室副主任，機(jī)械工程學(xué)會(huì)設(shè)備與維修工程學(xué)會(huì)委員、Measurement等本領(lǐng)域著名期刊副主編。長(zhǎng)期從事高端裝備狀態(tài)感知方向研究工作，研發(fā)的國(guó)內(nèi)首創(chuàng)磨損在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)在軍工裝備、航空航天等領(lǐng)域的裝備上得到推廣應(yīng)用。曾獲軍隊(duì)科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)、陜西高等學(xué)校科學(xué)技術(shù)一等獎(jiǎng)、中國(guó)國(guó)際工業(yè)博覽會(huì)高校展區(qū)優(yōu)秀展品一等獎(jiǎng)、中國(guó)機(jī)械工程學(xué)會(huì)優(yōu)秀論文獎(jiǎng)。主持國(guó)家自然科學(xué)基金、陜西省重點(diǎn)研發(fā)項(xiàng)目等省部級(jí)以上項(xiàng)目8項(xiàng)。發(fā)表學(xué)術(shù)論文80余篇，獲得授權(quán)發(fā)明專利及軟件著作權(quán)50余項(xiàng)，完成科技成果轉(zhuǎn)化8項(xiàng)。

圖書目錄

目錄
Contents
序(一)
序(二)
前言
第1章緒論
1.1磨粒圖像監(jiān)測(cè)技術(shù)概述
1.2磨粒圖像監(jiān)測(cè)技術(shù)
1.2.1磨粒圖像獲取
1.2.2磨粒特征提取
1.2.3磨粒類型辨識(shí)
1.2.4磨損狀態(tài)分析
1.3磨粒圖像監(jiān)測(cè)技術(shù)的研究與進(jìn)展
1.3.1磨粒圖像獲取技術(shù)
1.3.2圖像驅(qū)動(dòng)的磨粒特征表征
1.3.3典型磨粒類型辨識(shí)
1.3.4基于磨粒分析的磨損狀態(tài)評(píng)估
1.4磨粒圖像監(jiān)測(cè)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)
參考文獻(xiàn)
第2章靜態(tài)磨粒圖像傳感器設(shè)計(jì)
2.1靜態(tài)磨粒沉積及成像傳感技術(shù)原理
2.1.1磁場(chǎng)作用下磨粒沉積特性分析
智能化磨粒圖像分析及監(jiān)測(cè)技術(shù)
目錄2.1.2靜態(tài)磨粒圖像傳感器簡(jiǎn)介
2.2靜態(tài)磨粒圖像傳感器優(yōu)化設(shè)計(jì)
2.2.1靜態(tài)磨粒圖像傳感器勵(lì)磁結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
2.2.2基于ZEMAX的顯微成像系統(tǒng)設(shè)計(jì)
2.2.3基于定向遺傳算法的光源布置優(yōu)化
2.2.4靜態(tài)磨粒圖像采集系統(tǒng)及成像質(zhì)量對(duì)比
2.3靜態(tài)磨粒鏈分割與特征提取
2.3.1磨粒成鏈問題剖析
2.3.2基于磨粒邊緣特征的磨粒鏈自動(dòng)分割
2.3.3磨粒鏈Mask-RCNN智能分割模型
2.4靜態(tài)磨粒圖像傳感器的效果檢驗(yàn)
2.4.1圖像質(zhì)量驗(yàn)證
2.4.2磨粒特征提取有效性分析
2.5小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第3章運(yùn)動(dòng)磨粒圖像傳感器設(shè)計(jì)
3.1磨粒運(yùn)動(dòng)圖像傳感器設(shè)計(jì)
3.1.1磨粒滾動(dòng)運(yùn)動(dòng)原理
3.1.2磨粒運(yùn)動(dòng)的驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)
3.1.3運(yùn)動(dòng)磨粒圖像采集系統(tǒng)及分析
3.2運(yùn)動(dòng)磨粒檢測(cè)跟蹤與空間特征提取
3.2.1運(yùn)動(dòng)磨粒自動(dòng)跟蹤
3.2.2基于磨粒二維特征的三維空間特征構(gòu)造
3.2.3磨粒三維空間特征的優(yōu)勢(shì)分析
3.3磨粒的三維重建與形貌特征提取
3.3.1磨粒表面重建策略
3.3.2關(guān)鍵點(diǎn)表征的磨粒表面稀疏重建
3.3.3融合SfS的磨粒表面稠密重建
3.3.4磨粒多視角形貌重建
3.3.5磨粒表面三維特征提取及評(píng)估
3.4小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第4章典型磨粒類型的智能辨識(shí)模型
4.1典型失效磨粒分層辨識(shí)策略
4.2失效磨粒CGAN樣本擴(kuò)增
4.2.1CGAN網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介
4.2.2典型失效磨粒二維表征及樣本標(biāo)簽制作
4.2.3失效磨粒樣本擴(kuò)增模型
4.2.4失效磨粒樣本擴(kuò)增模型驗(yàn)證
4.3基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的顯著磨粒類型辨識(shí)
4.3.1磨粒關(guān)鍵特征參數(shù)篩選
4.3.2形狀顯著磨粒的類型辨識(shí)
4.3.3磨粒類型辨識(shí)結(jié)果分析
4.4基于二維圖像的CNN形態(tài)學(xué)相似磨粒辨識(shí)模型
4.4.1形態(tài)學(xué)相似磨粒的CNN辨識(shí)模型
4.4.2形態(tài)學(xué)相似磨粒的CNN辨識(shí)模型驗(yàn)證與分析
4.5基于三維形貌特征的形態(tài)學(xué)相似磨粒辨識(shí)
4.5.1磨粒知識(shí)的圖像化表征
4.5.2知識(shí)指導(dǎo)的形態(tài)學(xué)相似磨粒辨識(shí)模型
4.5.3辨識(shí)模型測(cè)試及可視化分析
4.5.4模型分析
4.6小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第5章磨損狀態(tài)的在線監(jiān)測(cè)方法
5.1機(jī)理驅(qū)動(dòng)的磨損狀態(tài)演變監(jiān)測(cè)
5.1.1磨損狀態(tài)的特征體系
5.1.2磨損階段的Mean-shift判別模型
5.1.3磨損狀態(tài)演變的建模方法
5.2四球機(jī)摩擦試驗(yàn)的磨損狀態(tài)分析
5.2.1方法描述和實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
5.2.2四球機(jī)磨損狀態(tài)數(shù)據(jù)演變判斷
5.2.3磨損狀態(tài)演變規(guī)律辨識(shí)
5.2.4磨損表面檢測(cè)與驗(yàn)證
5.3車橋臺(tái)架測(cè)試的磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)與動(dòng)態(tài)預(yù)警
5.3.1車橋臺(tái)架磨粒圖像在線監(jiān)測(cè)
5.3.2車橋臺(tái)架磨損失效預(yù)警模型
5.3.3車橋臺(tái)架磨損監(jiān)測(cè)實(shí)測(cè)案例
5.4諧波減速器全壽命試驗(yàn)的磨損狀態(tài)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)
5.4.1性能退化實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)
5.4.2諧波減速器磨損性能退化監(jiān)測(cè)
5.5小結(jié)
參考文獻(xiàn)