[发明专利]一种基于复数稀疏贝叶斯学习的超声导波频散曲线反演方法在审
| 申请号： | 202210633550.1 | 申请日： | 2022-06-06 |
| 公开（公告）号： | CN115032283A | 公开（公告）日： | 2022-09-09 |
| 发明（设计）人： | 周文松;黄永;赵美杰;李惠 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | G01N29/44 | 分类号： | G01N29/44;G06F17/16;G06K9/62;G06N7/00 |
| 代理公司： | 哈尔滨华夏松花江知识产权代理有限公司 23213 | 代理人： | 于歌 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 一种基于复数稀疏贝叶斯学习的超声导波频散曲线反演方法，涉及超声无损检测技术领域。本发明是为了解决超声导波在板状薄壁结构中传播时，由于频散特性产生波包畸变导致难以准确提取导波信号里的损伤信息的问题。本发明根据导波频率响应模型转化为稀疏线性模型，并将复数稀疏线性模型转换为实数线性模型且采用相同的超参数控制稀疏向量的实部和虚部，保证实部和虚部稀疏一致性，从而提高稀疏贝叶斯学习效果。本发明进行复数稀疏贝叶斯学习时对未知权重系数采用Laplace先验，促进了波数权重向量的稀疏性，提高导波波数识别的精度。基于随机布设的传感器识别频散曲线，克服了超声导波在薄壁结构中传播时由于频散特性产生波包畸变的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 复数 稀疏 贝叶斯 学习 超声 导波 散曲 反演 方法 | ||
【主权项】：
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