基于CNN-Transformer的管道缺陷三维重构方法

  • 打印
  • 收藏
收藏成功


打开文本图片集

摘  要:文章对基于漏磁信号的长输油气管道缺陷重构方法进行了研究。由于反向求解具有不适定性,而深度学习模型具有强大的非线性映射能力以及特征提取能力,因此搭建CNN-Transformer混合架构模型作为量化模型来预测缺陷尺寸;并对仿真漏磁信号的修正方法进行研究,以减小仿真数据与实验数据之间误差。(剩余11122字)

目录
monitor