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
系统为您推荐了相关专利信息
抑郁检测系统
静息态
多模态信息
脑电设备
心电设备
虹吸装置
压缩空气输入口
温度传感器
射线
空气导流结构