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龍圖騰網獲悉北京航空航天大學申請的專利基于多層卷積稀疏編碼和U-net的復合材料損傷輪廓預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115274013B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210901408.0，技術領域涉及：G16C60/00；該發明授權基于多層卷積稀疏編碼和U-net的復合材料損傷輪廓預測方法是由華佳東;王藩;張晗;林京;高飛;趙鑫怡設計研發完成，并于2022-07-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多層卷積稀疏編碼和U-net的復合材料損傷輪廓預測方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于多層卷積稀疏編碼和U?net的復合材料損傷輪廓預測方法，其包括：構建用于復合材料層合結構損傷輪廓預測的數據集，激發傳感器產生激勵信號并獲取全陣列導波陣列信號，以全陣列導波陣列信號作為輸入，采用延時求和DAS算法產生每個損傷樣本的損傷成像圖，以仿真損傷輪廓重心為中心，選取損傷成像圖中包含損傷輪廓的256×256個像素點，構建基于多層卷積稀疏編碼和U?net網絡的損傷輪廓預測網絡模型MLCSC?Unet，通過訓練獲得訓練好的MLCSC?Unet，輸入測試集損傷樣本獲得對應的損傷輪廓預測圖，以最大交并比IoU定量評價損傷輪廓預測網絡模型的性能。本發明結合多層卷積稀疏編碼和U?net，實現較高準確率的復合材料層合結構損傷輪廓定量預測，且參數量較少。

本發明授權基于多層卷積稀疏編碼和U-net的復合材料損傷輪廓預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多層卷積稀疏編碼和U-net的復合材料損傷輪廓預測方法，其特征在于，其包括以下步驟： S1、構建用于復合材料層合結構損傷輪廓預測的數據集； S2、激發傳感器產生激勵信號并獲取全陣列導波陣列信號：對于每個損傷樣本，每個傳感器分別各自依次單獨激發產生入射超聲波的激勵信號，同時剩余的所有傳感器接收獲取對應的全陣列導波陣列信號； S3、以全陣列導波陣列信號作為輸入，進行歸一化和頻散補償的預處理后，采用延時求和DAS算法產生每個損傷樣本的損傷成像圖； S4、以仿真損傷輪廓重心為中心，選取損傷成像圖中包含損傷輪廓的局部成像圖； S5、構建基于多層卷積稀疏編碼和U-net網絡的損傷輪廓預測網絡模型MLCSC-Unet，將步驟S1中生成的訓練集損傷樣本進行訓練，獲得訓練好的損傷輪廓預測網絡模型；所述損傷輪廓預測網絡模型MLCSC-Unet的輸入為基于DAS算法的損傷成像圖，其輸出為與損傷成像圖所對應的損傷輪廓預測圖； S6、將步驟S1中測試集損傷樣本輸入到步驟S5中訓練好的損傷輪廓預測網絡模型中，獲得樣本的損傷輪廓預測圖，以最大交并比IoU定量評價損傷輪廓預測網絡模型的性能，所述最大交并比IoU為： 其中，Yi表示標簽圖像的第i個像素點的標簽；Pi表示預測輸出圖像的第i個像素點有缺陷的預測概率；NP表示標簽和預測圖像中的像素點總數。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京航空航天大學，其通訊地址為：100191 北京市海淀區學院路37號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。