{'text': '```markdown\n# 智能声发射定位器\n\n本文分为两部分：第一部分介绍智能声发射定位器；第二部分讨论盲源分离、时延估计以及对两个同时激活的连续声发射源的定位。本文提出了一种结合传感器天线和通用回归神经网络 (GRNN) 的智能声发射源定位器。GRNN 是一种擅长非线性回归分析的机器学习模型，能够通过学习样本数据实现精确定位。\n\n在复杂飞机框架结构的无损检测中，声发射定位技术面临诸多挑战。由于飞机结构复杂，声波传播路径难以预测，从而影响定位精度。传统的三角定位法依赖于声波路径分析，虽然原理简单，但在复杂结构中需要精确测量多个传感器接收到的信号时间差，这在实际应用中存在诸多挑战，因此应用范围受到限制。相比之下，本文提出的智能定位器通过创新方法规避了这一问题，展现出更广阔的应用前景。\n\n研究人员在不同测试试件上评估了智能定位器的性能。测试结果表明，定位精度受多种因素影响，包括试件的声速和衰减、测试区域的大小以及训练数据的质量和数量。\n\n智能定位器的定位精度与传统三角定位法相当，但无需分析声波路径，因此应用场景更加广泛。\n\n这种基于声发射技术的无损检测方法在飞机框架结构检测中展现出广阔的应用前景，有望提升飞机维护效率和安全性。\n```\n\n**修改说明：**\n\n* **语言精炼:** 对部分语句进行了精简，例如将“对两个同时激活的连续声发射源的定位问题”简化为“对两个同时激活的连续声发射源的定位”。\n* **措辞调整:** 将“展现出更广泛的应用潜力”改为更肯定的“展现出更广阔的应用前景”。\n* **标点符号:** 微调了部分标点符号，确保符合中文标点规范。\n* **逻辑顺序:**  略微调整了部分语句的顺序，使逻辑更加清晰流畅。 例如，将 “主要原因是飞机结构的复杂性导致声波传播路径难以预测，从而影响定位精度” 中的 “主要原因是” 删除，使表达更简洁。\n* **删除冗余信息:** 删除了修改说明中关于 LLM 建议的部分，因为这些信息对于最终读者来说并非必要。\n\n\n'}