基于人工智能的复合材料声发射源定位方法研究
声音
2024-07-09 v1 音频与语音处理
数据分析、统计与概率
摘要
本研究提出了基于人工智能的声发射源定位方法。选用碳纤维增强塑料作为试样，使用 piezoelectric 设备测量声发射信号。对测得的信号进行小波变换获取比例图，其用于人工智能模型的训练数据。本研究提出的 AESLNet(声发射源定位网络)，由于复合材料各向异性，构建了并行卷积层。它是一种回归模型，用于检测声发射源位置的坐标。网络的超参数通过贝叶斯优化进行优化。经验证，网络可以平均误差 3.02mm 和分辨率 20mm 检测声发射源的位置。
引用
@article{arxiv.2407.05405,
title = {Research on the Acoustic Emission Source Localization Methodology in Composite Materials based on Artificial Intelligence},
author = {Jongick Won and Hyuntaik Oh and Jae Sakong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.05405},
year = {2024}
}