一种基于CNN-Transformer的超声导波散射矩阵的求解方法

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一种基于CNN-Transformer的超声导波散射矩阵的求解方法
申请号:CN202510754649
申请日期:2025-06-06
公开号:CN120611746A
公开日期:2025-09-09
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于CNN‑Transformer的超声导波散射矩阵的求解方法,包括:利用有限元法,构建S0模态Lamb波在含有复杂形状缺陷板中的仿真模型;利用S0模态Lamb波在含有复杂缺陷板中的仿真模型,建立复杂形状缺陷的散射信号数据集;构建CNN‑Transformer散射信号预测模型并利用复杂形状缺陷的散射信号数据集进行训练,得到训练好的CNN‑Transformer散射信号预测模型;结合数据旋转,并利用训练好的CNN‑Transformer散射信号预测模型,求解出待检测复杂形状缺陷的散射矩阵。本发明大幅降低了超声导波散射矩阵的求解的计算成本,提高了计算效率,计算的稳定性高、适应性强。
技术关键词
超声导波 前馈神经网络 信号 仿真模型 嵌入特征 模块 编码器 解码器 数据 矩阵 注意力机制 通道 上下文特征 序列 冗余特征 训练集 波导结构 索引
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