Page 75 - 无损检测2024年第十期

李长侑，等：

基于深度学习和时间反演的复合材料内扩展性损伤重建

探讨了使用U-Net直接反演方法在尽量少的天线数 4366-4376．
量并且天线采用直线型排列的情况下的损伤重建效 [9] FINK M．Time reversal of ultrasonic fields．I．basic
果。最后，基于这两种方法，提出了TR-Unet方法并 principles[J]. IEEE Transactions on Ultrasonics，
进行了应用效果验证，结果表明，该方法不仅可以满 Ferroelectrics，and Frequency Control，1992，39（5）：
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足实际工程需求，还在形状相似度和轮廓细节的准
[10] CARMINATI R，PIERRAT R，DE ROSNY J，et al．
确性上取得了显著提升。
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2024 年 第 46 卷 第 10 期
无损检测