公开(公告)号：CN117787042A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202311706714.X

申请日：2023-12-12

Applicant: 中北大学

Inventor： 李剑 ,  曾援 ,  李传坤 ,  刘瑞 ,  马明星 ,  庞润嘉 ,  贺斌 ,  郭陈莉

IPC: G06F30/23 ,  G06F30/27 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/096 ,  G01V1/30 ,  G01V1/24 ,  G06F111/10

Abstract: 本发明属于地下浅层密闭空间重建技术领域，具体涉及一种地下浅层密闭空间波场分离解耦方法，首先在地下介质结构信息已知的情况下，通过声波方程生成纯净P波和纯净S波，以及利用有限差分方法合成P/S混合波，作为深度分离模型的训练集，然后将模型迁移到实际实验数据集中训练，同时利用空间极化滤波器设计的P波全波形信号作为标签约束模型迭代训练，最后得到的P/S混合波分离网络模型即可实现实际P波和S波信号的分离解耦。此方法仅需要已知地下介质结构的速度信息，不需要知道其他完备的信息包括介质密度、弹性模量、反射系数等，实现了网络模型在实际真实场景中的有效应用，增强了模拟数据集的完整性、可靠性和真实性。

公开(公告)号：CN117147031A

公开(公告)日：2023-12-01

申请号：CN202311109234.5

申请日：2023-08-31

Applicant: 中北大学

Inventor： 李剑 ,  臧丹枫 ,  李传坤 ,  孔庆珊 ,  金艳 ,  孔慧华 ,  魏晓曼 ,  贺斌

IPC: G01L5/00 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/084 ,  G01L5/14

Abstract: 本发明涉及一种冲击波场数据智能重构方法，基于生成对抗网络用来重建爆炸场测量盲区波形，首先，对传感器的点位进行布置，通过传感器对爆炸的冲击波进行采集，之后利用传感器采集到的时域波形信息及相应的位置信息进行数据处理并生成学习样本，再将处理好的样本数据输入到生成对抗网络中，最终通过生成对抗网络中生成器和判别器对抗训练生成测点盲区的波形。本发明通过建立深度学习网络模型，结合冲击波在空气中的传播规律，使得重建后的波形更加贴近真实波形。同时，能够为侵彻类弹药评估毁伤威力，检验、修正理论模型，改进打击方式提供重要的依据。本发明能够端到端自动补全所需的波形数据，具有很高的效率。