TY -的A2 -巴蒂斯塔,安东尼奥盟——刘Weijian AU - Chang Haoyuan AU -肖,Shuisheng盟——黄、杨AU - Yu Chuanbo)盟——姚明,云天PY - 2022 DA - 2022/12/03 TI -自动检测基于卷积神经网络的微震的到来SP - 8000477六世- 2022 AB -很难准确、有效地检测地震波信号到达时间的自动定位从微震的波。U-net模型检测地震波到达的时间构造基于卷积神经网络(CNN)的理论。1555年的原始数据段和合成数据的7764段发现使用Akaike信息标准(AIC)算法,时窗能量特征值算法,和U-net模型。在试样的单轴压缩,声发射设备用于收集产生的振动波试样的断裂。源成像图像绘制使用的软件,计算到达时间错误,三个到达时间方法的优缺点进行了讨论。源图像之间的相似性和实际裂缝图像。源成像图之间的相似度高和物理轨迹地图U-net模型时使用。因此,它是可行的使用U-net模型检测地震波到达的时间。其精度大于时间窗口的能量特征值算法但低于AIC算法对高信噪比。降低信噪比后,U-net模型的稳定性和精度检测到达时间比其他两种算法有所提高。 SN - 1070-9622 UR - https://doi.org/10.1155/2022/8000477 DO - 10.1155/2022/8000477 JF - Shock and Vibration PB - Hindawi KW - ER -