本书系统介绍了螺栓连接结构超声检测与监测的基础理论与技术基础，主要内容包括:螺栓连接力学性能的数值分析方法，螺栓连接结合面接触特性的超声体波检测方法，螺栓预紧力的超声体波检测方法，螺栓预紧力的超声导波监测方法，基于深度学习的超声导波监测方法。

本书适合螺栓紧固件、精密装配、智能检测、结构健康监测等领域的专业人员参考和借鉴。

第 1 章 绪论

1.1 螺栓连接检测与监测需求

1.2 螺栓连接的力学特性

1.2.1 螺栓预紧力 拧紧力矩关系

1.2.2 螺栓连接结合面压力分布

1.2.3 螺栓连接松动机理

1.3 螺栓连接结合面接触特性检测

1.3.1 螺栓结合面接触特性的薄膜检测

1.3.2 螺栓结合面接触特性的超声检测

1.4 基于超声体波的螺栓松动检测

1.5 基于超声导波的螺栓松动监测

1.5.1 螺栓连接中导波传播理论分析

1.5.2 螺栓松动监测的线性方法

1.5.3 导波时间反转方法

1.5.4 螺栓松动监测的非线性方法

1.6 机器学习在螺栓松动监测中的应用

1.6.1 基于机器学习的螺栓松动识别

1.6.2 基于深度学习的螺栓松动识别

1.6.3 数据驱动的超声导波温度补偿方法

第 2 章 螺栓连接力学特性的数值分析

2.1 考虑螺纹三维几何特征的螺栓连接预紧力形成机理

2.1.1 考虑螺纹三维几何特征的螺栓连接数值模型构建

2.1.2 摩擦系数对螺栓连接预紧力的影响规律分析

2.2 考虑微观形貌的螺栓连接结合面压力分布计算

2.2.1 粗糙表面形貌处理

2.2.2 螺栓连接宏微观有限元模型构建

2.2.3 螺栓连接宏微观跨尺度模型验证

2.3 螺栓连接结合面压力分布影响因素分析

2.3.1 被连接件厚度对结合面接触性能的影响

2.3.2 预紧力对结合面接触性能的影响

2.3.3 螺栓规格尺寸对结合面接触性能的影响

第 3 章 连接结合面接触特性的超声体波检测

3.1 结合面接触特性的超声检测原理及反射率

3.1.1 接触特性的超声检测原理

3.1.2 连接结合面超声反射率计算方法

3.2 连接结合面接触刚度检测方法

3.2.1 结合面超声传播模型概述

3.2.2 结合面超声传播的串联弹簧 阻尼模型

3.3 连接结合面接触压强分布检测方法

3.3.1 标定实验与接触压强 反射率曲线构建

3.3.2 面接触压强检测的超声模糊效应

3.4 连接结合面接触刚度超声检测实例

3.4.1 结合面接触刚度的超声检测装置

3.4.2 结合面接触刚度测试试件

3.4.3 结合面微观接触理论及接触刚度预测

3.4.4 结合面的超声检测结果与对比

3.5 连接结构接触压强超声检测实例

3.5.1 螺栓结合面超声检测试验

3.5.2 铆钉结合面超声检测试验

第 4 章 螺栓预紧力的超声体波检测

4.1 螺栓预紧力超声体波检测的理论基础

4.2 螺栓预紧力的超声体波检测方法

4.2.1 单波法

4.2.2 双波法

4.3 超声波声时测量方法

4.3.1 超声回波信号滤波方法

4.3.2 过零检测法

4.3.3 互相关法

4.4 超声体波检测实例

4.4.1 螺栓及检测试验装置

4.4.2 螺栓及检测结果

第 5 章 螺栓预紧力的超声导波监测

5.1 超声导波理论基础

5.2 螺栓接触面积对超声导波传播影响机理分析

5.2.1 螺栓连接中超声导波传播的有限元分析

5.2.2 螺栓搭接结构中超声导波传播的半解析分析方法

5.3 螺栓松动超声导波监测的线性方法

5.3.1 波能耗散法

5.3.2 时间反转监测方法

5.3.3 改进时间反转法

5.4 线性特征的监测方法验证实例

5.4.1 数值仿真验证

5.4.2 螺栓松动监测实验

5.5 超声导波监测的非线性方法

5.5.1 螺栓松动的振动声调制监测理论基础

5.5.2 螺栓松动的振动声调制监测实验

5.5.3 振动声调制监测试验结果

第 6 章 螺栓松动的深度学习导波监测

6.1 卷积神经网络理论基础

6.1.1 卷积操作

6.1.2 池化操作

6.1.3 激活函数

6.1.4 全连接层

6.1.5 损失函数

6.2 基于卷积神经网络的多螺栓松动导波监测

6.2.1 导波信号预处理方法

6.2.2 螺栓松动识别的卷积神经网络结构

6.2.3 多螺栓松动的卷积神经网络检测实验

6.2.4 结果分析与讨论

6.3 基于小样本学习的螺栓预紧力导波监测

6.3.1 小样本学习理论基础

6.3.2 基于改进原型网络的螺栓松动监测方法

6.3.3 多螺栓松动的小样本检测试验

6.3.4 螺栓松动识别结果分析

6.4 基于多任务学习的导波温度补偿及螺栓预紧力监测

6.4.1 温度对于超声导波的影响机制

6.4.2 基于多任务学习的温度补偿与松动识别方法

6.4.3 多螺栓松动检测试验

6.4.4 多螺栓松动试验结果分析

6.4.5 模型的解释

参考文献