Computational Inverse Techniques in Nondestructive Evaluation pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:CRC Press

作者:G.R. Liu

出品人:

页数:592

译者:

出版时间:2003-06-27

价格:USD 259.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780849315237

丛书系列:

图书标签:

逆问题
无损检测
计算方法
反演算法
结构健康监测
损伤检测
数值模拟
优化算法
信号处理
医学成像

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具体描述

Ill-posedness. Regularization. Stability. Uniqueness. To many engineers, the language of inverse analysis projects a mysterious and frightening image, an image made even more intimidating by the highly mathematical nature of most texts on the subject. But the truth is that given a sound experimental strategy, most inverse engineering problems can be well-posed and not difficult to deal with.Computational Inverse Techniques in Nondestructive Evaluation sets forth in clear, easy-to-understand terms the principles, computational methods, and algorithms of inverse analyses based on elastic waves or the dynamic responses of solids and structures. After describing the features of inverse problems, the authors discuss the regularization methods useful in handling ill-posed problems...The book also presents practical optimization algorithms, including some developed and successfully tested by his research group.Inverse analyses are fast becoming one of the engineer's most powerful tools in nondestructive evaluation and testing. With straightforward examples, a wealth of specific applications, and clear exposition written by engineers for engineers, this book offers an outstanding opportunity to overcome any trepidation and begin using inverse analysis in practice.

《计算逆向技术在无损检测中的应用》图书简介本书深入探讨了计算逆向技术在无损检测（Nondestructive Evaluation, NDE）领域的最新进展与应用。无损检测作为一种至关重要的质量控制和材料评估手段，旨在不损害被检测对象的情况下，获取其内部或表面缺陷、材料特性等信息。然而，传统的无损检测方法往往只能提供“现象”的测量数据，而要理解这些现象背后的“原因”，即材料内部的真实情况，则需要复杂的计算分析。计算逆向技术恰恰是解决这一挑战的关键。本书系统地阐述了如何利用数学模型、数值算法以及高性能计算能力，从可观测的检测数据出发，反向推断出隐藏的、非可观测的材料特性、缺陷几何形状、尺寸、位置乃至内部应力等信息。全书内容逻辑清晰，由浅入深，既涵盖了理论基础，又聚焦于实际应用。核心内容概述：基础理论与数学框架：逆问题概述：书籍首先会详细介绍逆问题的基本概念、分类（适定性与不适定性问题）以及在无损检测中的独特性质。例如，从测量到的应力波信号反推材料内部的声阻抗分布，就是一个典型的逆问题。数学模型构建：重点介绍用于描述NDE过程的物理方程，如弹性波方程、电磁感应方程、热传导方程等，并讨论如何将其转化为可用于逆向分析的数学模型。正则化方法：鉴于NDE逆问题的普遍不适定性（即微小的数据扰动可能导致巨大的解变化，或不存在唯一解），本书将详细介绍各类正则化技术，包括Tikhonov正则化、截断奇异值分解（Truncated SVD）、L1/L2范数最小化等，旨在稳定化求解过程并获得具有物理意义的解。优化算法：深入讲解用于求解逆问题的各种优化算法，例如梯度下降法、共轭梯度法、牛顿法以及更先进的元启发式算法（如遗传算法、粒子群优化等），并讨论它们在NDE场景下的适用性与效率。关键计算逆向技术：基于模型的方法：有限元法（FEM）与有限差分法（FDM）在正向建模中的应用：介绍如何利用这些数值方法精确模拟NDE过程，生成用于训练或验证逆向模型的仿真数据。迭代反演算法：详细阐述基于模型残差最小化的迭代求解策略，包括最小二乘法、最大似然估计等，以及如何在迭代过程中引入正则化项。数据驱动的方法（机器学习与深度学习）：监督学习：探讨如何利用大量的标注数据（例如，已知缺陷的NDE测量数据）训练神经网络（如卷积神经网络CNN、全卷积网络FCN、U-Net等）来直接或间接实现从检测数据到缺陷参数的映射。无监督学习：介绍如何利用无标注数据进行异常检测或特征提取，辅助NDE。迁移学习与域适应：讨论如何在不同NDE设备或材料环境下，利用已有的模型进行迁移学习，减少对大量新数据的依赖。生成对抗网络（GANs）：探索GANs在生成逼真NDE数据、数据增强或模拟未知缺陷场景中的潜力。混合方法：结合模型知识和数据驱动的优势，构建更鲁棒、高效的逆向分析框架。 NDE应用场景与案例分析：超声无损检测（UT）：缺陷成像与定量：从超声回波信号中反演出缺陷的大小、形状、位置和倾斜角度。材料表征：利用超声波速、衰减等参数推断材料的弹性模量、密度等。相控阵与全聚焦成像（TFM）的逆向分析：讨论如何处理和解释相控阵数据以获得更高分辨率的成像。电磁无损检测（ET）：涡流检测（Eddy Current Testing, ECT）：从线圈感应信号反推金属表面或近表面缺陷（如裂纹、腐蚀）。磁粉检测（MT）与漏磁检测（MPI）：结合图像处理和反演技术，定量分析磁化材料的表面或近表面裂纹。导波技术：从导波信号中反演出管道或结构中的局部缺陷。热成像无损检测（Thermography NDE）：主动热成像：通过施加热激励，从表面温度分布反演出内部缺陷的热阻、厚度等参数。被动热成像：分析自然热扰动下的温度变化，检测内部热源或异常。射线检测（RT）与计算机断层扫描（CT）： CT重建算法：详细介绍FBP（Filtered Backprojection）、迭代重建算法（如SIRT, ART）等在CT成像中的应用。多模态融合：结合不同NDE模态的数据，进行联合反演以获得更全面的评估。挑战与未来展望：数据采集与预处理：讨论真实NDE数据中的噪声、不确定性、设备差异等带来的挑战，以及数据去噪、特征提取、数据融合等预处理技术。计算效率与实时性：针对大规模、复杂模型的计算需求，介绍高性能计算、并行计算、GPU加速等技术。模型验证与不确定性量化：强调对反演结果进行可靠性评估的重要性，以及量化结果不确定性的方法（如蒙特卡洛模拟、贝叶斯推断）。智能化与自动化：展望计算逆向技术与人工智能的深度融合，实现NDE过程的智能化决策和自动化操作。标准化与工业应用：探讨推动计算逆向技术在工业界广泛应用所面临的标准化、验证流程和人才培养等问题。本书适合于无损检测领域的研究人员、工程师、博士后以及高年级本科生。它不仅为读者提供了扎实的理论基础和丰富的算法工具，更通过大量的实际案例，展示了计算逆向技术在提升NDE能力、解决复杂工程问题方面的巨大潜力。通过阅读本书，读者将能够更深刻地理解NDE数据的内涵，并掌握利用先进计算技术进行精准评估的关键方法。