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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國船舶集團有限公司第七一九研究所申請的專利一種融合注意力機制和深度學習的復合材料損傷診斷方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120445872B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510947000.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01N3/303；該發(fā)明授權(quán)一種融合注意力機制和深度學習的復合材料損傷診斷方法是由王晗;杜金波;朱時洋;張穎;羅錫林設計研發(fā)完成，并于2025-07-10向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種融合注意力機制和深度學習的復合材料損傷診斷方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及復合材料損傷診斷技術(shù)領(lǐng)域，且公開了一種融合注意力機制和深度學習的復合材料損傷診斷方法，包括：步驟1：制備測試樣本；步驟2：進行沖擊測試；步驟3：得到聲發(fā)射信號的輪廓圖；步驟4：根據(jù)不同沖擊能量下復合材料損傷情況進行標注；步驟5：構(gòu)建損傷診斷模型并進行訓練；步驟6：評估損傷診斷模型；通過設有步驟3、步驟4以及步驟5，有利于通過將聲發(fā)射信號和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)合，根據(jù)信號雙譜特征獲取復合材料沖擊損傷信息，提高檢測效率使得診斷結(jié)果更加準確。

本發(fā)明授權(quán)一種融合注意力機制和深度學習的復合材料損傷診斷方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種融合注意力機制和深度學習的復合材料損傷診斷方法，其特征在于：包括以下步驟： 步驟1：制備測試樣本； 步驟2：對測試樣本進行沖擊測試，并采用沖擊測試過程中的聲發(fā)射信號； 步驟3：對采集到的聲發(fā)射信號進行雙譜分析，得到聲發(fā)射信號的輪廓圖并將其作為損傷診斷模型的輸入圖像； 步驟4：將聲發(fā)射信號、沖擊測試過程中的力學響應曲線、測試樣本沖擊表面損傷進行結(jié)合分析，根據(jù)不同沖擊能量下復合材料損傷情況進行標注，將其作為損傷診斷模型的輸出標簽； 步驟5：對步驟3中聲發(fā)射信號的輪廓圖進行圖像數(shù)據(jù)增強處理；構(gòu)建損傷診斷模型并進行訓練，將數(shù)據(jù)輸入構(gòu)建好的損傷診斷模型中得到輸出結(jié)果； 步驟6：采用召回率、精確率以及F1分數(shù)評估損傷診斷模型對測試樣本聲發(fā)射損傷診斷的性能； 所述損傷診斷模型為深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡，具體為融合注意力機制的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型； 所述損傷診斷模型中注意力機制模塊由卷積模塊注意力機制層構(gòu)成；輸入先經(jīng)過通道注意力模塊，由公式表示為： ； ； 其中，F(xiàn)表示進入注意力機制層的特征圖輸入，表示通道注意力機制的輸出，表示ReLu激活函數(shù)，表示逐元素相乘的計算； 而后將計算結(jié)果投入空間注意力模塊，其公式表示為： ； ； 其中，表示空間注意力機制，表示空間注意力機制的輸出，Conv表示卷積操作。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人中國船舶集團有限公司第七一九研究所，其通訊地址為：430205 湖北省武漢市江夏區(qū)藏龍島楊橋湖大道19號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。