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本发明公开了一种基于深度学习的各向异性复合材料板声发射源定位方法，在测试区域划分的每个网格节点上进行多次声发射信号激励，获取声发射信号到达每个声发射传感器的到达时间信息；每个到达时间差分别对应网格节点的一个坐标位置。设置神经网络的层数和神经网络传递方式。把训练模型的输出矩阵和输入矩阵代入深度学习定位算法中，构建网络模型。在测试区域内任意选择声发射源点进行多次声发射信号激励，获取声发射信号到达每个声发射传感器的到达时间信息，根据已构建的网络模型预测声发射源位置。本发明利用深度学习算法对模型训练数据集的输入矩阵和输出矩阵进行数据处理，构建训练模型，对声发射源准确定位。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202211559237.4
Filing Date： 2022-12-06
Publication Date： 2023-03-28
Pub. No.： CN115856080A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 实质审查
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