压阻式木材缺陷无损检测技术与装置

压阻式木材缺陷无损检测技术与装置 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:
作者:徐凯宏
出品人:
页数:161
译者:
出版时间:2009-8
价格:30.00元
装帧:
isbn号码:9787122051141
丛书系列:
图书标签:
  • 压阻式传感器
  • 木材缺陷检测
  • 无损检测
  • 木材质量控制
  • 传感器技术
  • 材料检测
  • 工业检测
  • 木材加工
  • 检测技术
  • 电子测量
想要找书就要到 小美书屋
立刻按 ctrl+D收藏本页
你会得到大惊喜!!

具体描述

《压阻式木材缺陷无损检测技术与装置》取材于工程实践,实用性强,采用大量的实际测试经验和先进的数据处理方法,反映了当前国内外先进木材缺陷无损检测方法和完备的数据处理技术。对木材加工行业中的木材检测技术进行了补充和发展。主要内容包括:木材缺陷无损检测技术的意义及发展状况,木材无损检测的主要技术方法和原理,压阻式木材内部缺陷类无损检测理论,压阻式木材内部缺陷类无损检测装置的研制,木材内部缺陷诊断专家系统,木材检测实验分析,便携式木材压阻式内部缺陷检测技术与装置,压阻式木材无损检测装置的应用现状及发展前景。

《压阻式木材缺陷无损检测技术与装置》可作为木材检测工作者、林业工作者、文物保护工作者、建筑装修人员的技术用书,也可供相关工程技术人员和科技工作者参考。

智能制造中的先进传感与测量技术探析 本书深入剖析了智能制造体系中不可或缺的传感、测量与信号处理技术,聚焦于如何利用先进的物理学原理和工程方法,实现对复杂工业过程的精确感知、实时监控与优化控制。 本书旨在为机械工程、自动化、材料科学及信息技术等领域的专业人士、研究人员和高等院校师生提供一本系统、前沿且具有高度实践指导意义的参考著作。 第一部分:现代工业传感器的原理与应用基础 本部分奠定了理解先进测量的理论基础,重点探讨了不同物理量转化为电信号的机理,并梳理了传感器设计的核心原则。 第一章:传感器技术概览与发展趋势 本章首先回顾了传统传感器(如电阻式、电容式、电感式)的工作原理,并着重介绍了当前工业界对高精度、高可靠性、小型化和集成化传感器的需求。详细讨论了MEMS(微机电系统)技术如何革新了传感器的制造工艺,使其能够应对极端环境和高频动态测量任务。此外,对“智能传感器”的概念进行了界定,探讨了其集成的微处理器和通信模块如何赋予传感器自主数据处理和网络化能力。 第二章:信号采集、调理与数字化 精确的测量依赖于高质量的信号处理链。本章深入分析了信号采集前端的设计,包括如何选择合适的放大器(如仪表放大器、跨阻放大器)以抑制噪声和提高信噪比。重点讲解了抗混叠滤波器的设计准则,以及模数转换器(ADC)的关键性能指标(如分辨率、采样率、线性度)的选择策略。对时间域和频率域的信号失真处理进行了详尽的数学建模与实例分析。 第三章:电磁感应与电涡流传感原理 电磁感应原理是位移、速度和形位测量的基石。本章详细阐述了基于线圈与导电体相互作用的传感器(如LVDT的现代变体、涡流测距传感器)的工作机制。通过分析麦克斯韦方程组在非均匀磁场中的应用,解释了如何精确计算物体在电磁场中的位置变化。特别关注了涡流传感器在高温、高振动环境下进行非接触测量的优势与挑战。 第二部分:先进材料与结构状态的无损评估技术 本部分聚焦于材料科学与结构健康监测(SHM)的前沿技术,探讨如何利用声学、电磁波和光学方法来探测材料内部的微观结构变化和宏观损伤。 第四章:超声波检测(UT)的高级应用 超声波技术不仅用于基本的探伤,更发展为定量分析材料性能的工具。本章详细介绍了相控阵超声(PAUT)系统的几何聚焦原理和数据重建算法,阐述了如何通过分析声波在材料中的传播特性(如声速、衰减率、散射模式)来识别孔隙率、裂纹和晶粒尺寸。引入了超声导波技术在长距离管道和结构健康监测中的应用模型。 第五章:热成像与红外辐射测量 热成像技术是判断物体表面温度分布和内部热异常的有效手段。本章深入讲解了黑体辐射理论和普朗克定律,并讨论了如何利用红外热像仪进行瞬态热响应分析(TTA)。重点阐述了主动热成像技术在探测隐藏缺陷(如复合材料分层、空洞)中的应用,包括脉冲激发和扫描调制热成像的信号反演算法。 第六章:电学方法在材料性能表征中的作用 本章探讨了利用材料的介电常数、电导率等电学特性来评估其状态。详细分析了阻抗谱分析(EIS)在研究界面现象和电化学过程中的应用。此外,深入讨论了介电谱学在监测聚合物固化过程、水分迁移以及评估陶瓷材料烧结程度中的定量方法。 第三部分:工业环境下的数据融合与智能分析 本部分将前沿传感器技术与现代信息技术相结合,探讨如何实现多源异构数据的有效集成与深度挖掘,以提升测量系统的智能化水平。 第七章:多传感器数据融合理论 在复杂的工业现场,单一传感器往往无法提供完整信息。本章系统介绍了数据融合的层次结构(从数据层到决策层)。详细阐述了卡尔曼滤波及其扩展形式(EKF, UKF)在状态估计中的应用,并探讨了基于贝叶斯网络的概率推理方法,用于融合来自不同模态传感器(如振动、温度、声发射)的不确定性信息。 第八章:信号处理中的机器学习方法 本章将机器学习技术引入到信号处理和故障诊断领域。首先回顾了特征提取(如小波变换、经验模态分解)的传统方法。随后,重点讲解了监督学习(如支持向量机、随机森林)在缺陷分类中的应用,以及深度学习模型(如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN)在处理时间序列数据和识别微弱异常信号方面的突破。 第九章:高精度测量系统的误差建模与补偿 任何测量系统都存在误差。本章侧重于提高测量系统的鲁棒性和精度。探讨了系统误差、随机误差和环境误差的量化模型。详细介绍了基于模型的误差补偿技术,包括利用标定数据建立的非线性映射函数,以及如何通过在线反馈机制实时修正测量结果,确保工业控制和质量检测的可靠性。 --- 本书的特点: 理论与实践紧密结合: 每一章节均包含丰富的工程案例和数学推导,确保读者不仅理解“是什么”,更明白“为什么”以及“如何做”。 前沿覆盖面广: 涵盖了从基础电磁理论到先进的深度学习在无损检测中的应用,反映了当前工业测量领域的研究热点。 系统性强: 结构逻辑清晰,从基础原理出发,逐步过渡到复杂的系统集成和智能分析,构建了一个完整的技术知识体系。

作者简介

目录信息

读后感

评分

评分

评分

评分

评分

用户评价

评分

这本书的叙述风格偏向于一种冷静而深入的科学探讨,用词精确,避免了不必要的口号式宣传。它更像是一部详尽的工程手册,将复杂的物理现象分解为易于理解的数学模型和实验验证。对于初学者而言,可能需要一定的物理和电子学基础才能完全消化其中的内容,但对于有一定背景的人来说,这本书提供了一个绝佳的深度学习平台。它详细探讨了信号的产生、传输和接收过程中的能量损失与衰减机制,这是理解高精度测量的关键所在。阅读过程中,我时常能感受到作者对“精确”二字的执着追求,这种态度在学术著作中是十分可贵的。

评分

这本关于压阻式木材缺陷无损检测的书籍,从宏观的理论基础到微观的材料科学都有深入的探讨。它不仅仅是罗列技术参数,而是试图建立一个完整的知识体系。我尤其欣赏作者在阐述压阻效应在木材中的应用时所展现出的严谨性。他们详细分析了木材内部结构,比如纹理、密度变化如何影响电阻的测量,这为实际应用提供了坚实的理论支撑。书中对于传感器设计和信号处理的章节,简直就是一本实践指南。从电极的选型到数据采集的频率,每一步骤都经过了精心的推敲。对于那些希望从基础原理出发,深入理解无损检测核心技术的工程师和研究人员来说,这本书无疑是一份宝贵的财富。它不仅解决了“如何做”的问题,更重要的是解释了“为什么这样做”的科学依据。

评分

该书在对现有压阻式检测技术的梳理和创新方面做得尤为出色。它没有止步于介绍成熟的技术路线,而是大胆地展望了未来发展的方向,比如结合人工智能算法对检测数据的智能识别与分类。书中对不同检测系统的优缺点进行了毫不留情的剖析,这种客观评价让读者能够更清晰地认识到每种方法的适用范围和局限性。我特别喜欢它在描述实验装置搭建时的那种细致入微,仿佛能看到实验台上各种精密仪器的布局和连接。这对于希望自行搭建原型系统的读者来说,无疑是极大的便利。整本书的结构清晰,逻辑流畅,体现了作者深厚的学术功底和丰富的工程经验。

评分

这本书的价值在于构建了一种跨学科的思维框架。它不仅仅关注木材的物理特性,更深入到了电学、声学(尽管重点是电学,但常常需要引入其他物理场进行对比理解)和数据处理的交叉领域。作者在论证过程中所引用的文献资料非常全面,显示出对该领域发展脉络的全面掌握。更难能可贵的是,书中还穿插了一些非常实用的案例分析,这些案例展示了如何将理论模型应用于解决现实世界中的复杂木材质量评估问题。这本书的整体氛围是严谨求实、不断探索未知的,它激发了我对现有检测手段进行批判性反思的兴趣,非常值得推荐给所有从事材料无损检测研究的人员。

评分

读完这本关于木材无损检测的书,我最大的感受是其极强的应用导向性。作者似乎非常了解一线检测人员的痛点,因此在书中对不同类型缺陷(如腐朽、空洞、裂纹)的特征信号进行了详尽的对比分析。那种将理论模型与实际采集到的波形图并置的叙述方式,对于快速掌握判读技巧非常有帮助。特别是关于环境因素对测量结果影响的讨论,非常贴合实际工作中的复杂场景,提供了不少应对措施和误差校正的思路。对于木材加工和质量控制领域的专业人士来说,这本书提供的解决方案具有很强的操作性和借鉴价值。它不是高高在上的学术论文集,而是一本真正能够指导实践、提升工作效率的工具书。

评分

评分

评分

评分

评分

本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息,本站不存储任何数据与内容,任何内容与数据均与本站无关,如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度google,bing,sogou

© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有