本书围绕超声导波在道岔尖轨缺陷检测中的应用，系统阐述了导波传播机理、仿真分析、检测系统设计、信号处理及智能识别方法，构建了一套完整的道岔尖轨导波检测技术体系。全书共8章。第1章重点阐述了超声导波检测的研究背景与发展现状，第2章分析了道岔尖轨中超声导波的基本特性，第3章研究了道岔尖轨导波有限元仿真技术，第4章设计了尖轨导波检测系统，第5章提出了基于小波基线的道岔尖轨缺陷检测方法，第6章研究了基于机器学习的智能检测技术，第7章探讨了基于主导模态的道岔尖轨缺陷检测实现方法，第8章通过实验测试和现场测试验证了道岔尖轨检测系统性能。本书适合铁路工程、无损检测、信号处理及人工智能等领域的研究人员、工程技术人员和高校师生参考使用。

许西宁，长期从事轨道交通基础设施无损检测技术的科研与教学工作。荣获2013年、2019年中国铁道学会铁道科学技术一等奖，2022年北京市科技进步二等奖。主持和参加多项国家级、省部级、横向科研项目。以第一作者或通讯作者发表SCI、EI等期刊论文20余篇，撰写专著1部，获批国家发明专利5项。目前从事本科《测控系统设计》、研究生《现代测试技术》的教学工作。《测控系统设计》课程获评校级一流课程、北京市优质课程、国家级一流本科课程。指导本科生毕业设计连续3年荣获北京市普通高等学校优秀本科毕业设计，指导学生学科竞赛获全国二等奖1项、三等奖1项、省部级一等奖7项、二等奖2项。荣获北京交通大学"三育人”先进个人、优秀实践指导教师、2022届本科毕业生"我最敬爱的老师”。团队荣获北京交通大学"三育人”先进集体、北京高校优秀本科育人团队。

第1章 绪论 1
1.1 高速铁路道岔的疲劳损伤机理 1
1.1.1 疲劳损伤形式 2
1.1.2 疲劳损伤机理 3
1.1.3 研究方法 3
1.1.4 未来发展方向 4
1.2 钢轨缺陷检测 5
1.2.1 磁粉检测 5
1.2.2 涡流检测 6
1.2.3 漏磁检测 6
1.2.4 机器视觉检测 7
1.2.5 超声波检测 7
1.2.6 声发射技术 9
1.2.7 机器学习方法 9
1.3 超声导波检测技术 11
1.3.1 超声导波的传播特性 11
1.3.2 超声导波模态分析与信号处理 13
1.3.3 超声导波模态激励方法 16
1.3.4 超声导波无损检测技术 17
1.4 道岔尖轨超声导波检测技术 18
1.5 本书内容结构 20
第2章 道岔尖轨中的超声导波 22
2.1 超声导波的基本特性 22
2.1.1 超声导波的基本概念 22
2.1.2 超声导波的速度和模态 23
2.1.3 超声导波的多模态和频散特性 26
2.2 道岔尖轨中超声导波的传播特性 27
2.2.1 道岔尖轨三维模型构建 28
2.2.2 频散曲线求解 29
2.2.3 振型分析 36
2.3 基于K-Means聚类算法的模态分类方法 49
2.3.1 K-Means聚类算法的基本原理 50
2.3.2 K-Means聚类算法的实现及分析 51
2.4 基于振动位移的激励节点选取 57
本章小结 60
第3章 道岔尖轨导波有限元仿真技术 61
3.1 道岔尖轨有限元仿真概述 61
3.1.1 有限元分析理论基础 62
3.1.2 三维模型构建及网格划分 63
3.1.3 仿真流程 64
3.2 模态振型存在性分析 66
3.2.1 基于波数的模态分析 66
3.2.2 基于位移的振型分析 71
3.3 基于时域特征的接收节点优选方法 76
3.4 质量块模拟缺陷研究 78
3.4.1 模拟缺陷模型构建 78
3.4.2 实验结果及分析 80
本章小结 83
第4章 道岔尖轨导波激励与采集 84
4.1 系统总体方案 84
4.2 超声导波激励与采集系统硬件 85
4.2.1 硬件方案 85
4.2.2 硬件电路 86
4.2.3 超声导波换能器 90
4.3 超声导波激励与采集系统软件 91
4.3.1 软件方案 91
4.3.2 开发工具介绍 91
4.3.3 激励端程序设计 93
4.3.4 接收端程序设计 97
4.4 人机交互界面与算法 100
4.4.1 需求分析 101
4.4.2 界面设计 101
4.4.3 程序设计与滤波算法 102
本章小结 107
第5章 基于小波基线的道岔尖轨缺陷检测 108
5.1 数据集 108
5.2 基于时域基线的道岔尖轨缺陷检测方法 111
5.2.1 信号预处理 112
5.2.2 时域基线法 114
5.3 频域基线法 118
5.4 小波基线法 122
5.5 缺陷识别 125
本章小结 128
第6章 基于机器学习的道岔尖轨缺陷检测方法 129
6.1 基于传统分类器的道岔尖轨缺陷检测方法 129
6.2 机器学习分类结果 133
6.3 基于CNN+LSTM的道岔尖轨缺陷检测方法 134
6.3.1 信号预处理 135
6.3.2 1D-CNN-LSTM道岔尖轨缺陷识别模型 136
6.3.3 1D-ResNet-SE-LSTM道岔尖轨缺陷识别模型 138
6.3.4 实验结果对比 140
本章小结 143
第7章 基于主导模态的道岔尖轨缺陷检测 144
7.1 基于基线法的道岔尖轨缺陷检测方法 144
7.2 超声导波传播特性分析 149
7.2.1 频散曲线求解 149
7.2.2 振型求解 152
7.2.3 基于振动位移的最佳激励节点选取 161
7.3 仿真分析 162
7.3.1 基于有限元仿真的模态存在验证 162
7.3.2 道岔尖轨缺陷的仿真分析 166
7.4 实验验证 168
本章小结 173
第8章 道岔尖轨缺陷检测实验与应用 174
8.1 缺陷检测算法 174
8.2 实验室测试 175
8.3 铁路现场测试 176
本章小结 179
参考文献 180