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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种复合材料圆柱壳结构分层损伤识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116577410B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310550832.X，技术领域涉及：G01N29/04；该发明授权一种复合材料圆柱壳结构分层损伤识别方法是由张书锋;谷然;李岳设计研发完成，并于2023-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种复合材料圆柱壳结构分层损伤识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种复合材料圆柱壳结构分层损伤识别方法，包括：建立多个有限元几何模型并设置传感器测点，施加振动激励信号，采集振动加速度响应信号；计算频率响应函数，构造损伤特征拓扑图；获得损伤特征拓扑图集合并训练分层位置识别模型；获取损伤指标与各分层损伤的损伤面积之间的线性系数集合并获得线性系数识别模型；将待测的复合材料圆柱壳固定在振动台上，并获取施加的实验振动激励信号和采集实验振动加速度响应信号；计算实验损伤特征拓扑图并输入到分层位置识别模型中，获得损伤位置；获得损伤面积与损伤指标之间的线性系数；基于线性系数建立线性预测模型；获取实验损伤指标，并将实验损伤指标输入线性预测模型输出损伤面积。

本发明授权一种复合材料圆柱壳结构分层损伤识别方法在权利要求书中公布了：1.一种复合材料圆柱壳结构分层损伤识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.基于复合材料圆柱壳建立多个有限元几何模型；其中，每个所述有限元几何模型中针对所述复合材料圆柱壳的分层损伤的损伤参数均不同；所述损伤参数包括：损伤面积、损伤位置； S2.基于所述有限元几何模型设置传感器测点，以及，对所述有限元几何模型的一端施加用于产生随机振动的振动激励信号，并采集各所述传感器测点的振动加速度响应信号； S3.基于所述振动激励信号和所述振动加速度响应信号，计算各所述传感器测点的频率响应函数；以及，在复数域内，计算各所述频率响应函数之间的Pearson相关系数，并基于各所述Pearson相关系数构造损伤特征拓扑图； S4.对各所述损伤特征拓扑图进行归一化，获得含不同分层损伤的归一化的损伤特征拓扑图集合，以及，采用归一化的所述损伤特征拓扑图集合训练用于识别分层损伤位置的分层位置识别模型； S5.以所述损伤特征拓扑图中的最大值作为损伤指标，并基于所述损伤指标与所述分层损伤中损伤面积之间的线性关系获取所述损伤指标与各所述分层损伤的损伤面积之间的线性系数集合；以及， 基于归一化的所述损伤特征拓扑图集合和所述线性系数集合训练用于识别不同所述分层损伤位置下所述损伤面积与所述损伤指标之间线性系数的线性系数识别模型； S6.将待测的复合材料圆柱壳固定在振动台上，且在所述复合材料圆柱壳上布置多个MEMS加速度计，通过控制器对所述复合材料圆柱壳施加用于产生随机振动的实验振动激励信号，并基于所述MEMS加速度计采集其实验振动加速度响应信号；其中，所述MEMS加速度计在所述复合材料圆柱壳上的设置位置与所述有限元几何模型上的传感器测点一一对应； S7.基于所述实验振动激励信号和所述实验振动加速度响应信号计算所述复合材料圆柱壳的实验损伤特征拓扑图； S8.对所述实验损伤特征拓扑图进行归一化，并输入到所述分层位置识别模型中，获得所述复合材料圆柱壳的分层损伤的损伤位置； S9.将归一化的所述实验损伤特征拓扑图输入到所述线性系数识别模型中，获得所述复合材料圆柱壳中分层损伤的损伤面积与损伤指标之间的线性系数； 基于所述线性系数、所述损伤指标与所述分层损伤中损伤面积之间的线性关系建立线性预测模型； 基于所述实验损伤特征拓扑图获取实验损伤指标，并将所述实验损伤指标输入所述线性预测模型以输出所述复合材料圆柱壳中分层损伤的损伤面积； 步骤S3中，基于所述振动激励信号和所述振动加速度响应信号，计算各所述传感器测点的频率响应函数的步骤中，所述频率响应函数表示为： ； 其中，M、C和K分别为质量矩阵、阻尼矩阵和刚度矩阵，ω为周期频率，H为频率响应函数，i为虚数单位； 步骤S3中，在复数域内，计算各所述频率响应函数之间的Pearson相关系数，并基于各所述Pearson相关系数构造损伤特征拓扑图的步骤中，取所述Pearson相关系数的虚部构造所述损伤特征拓扑图； 所述损伤特征拓扑图的计算公式为： ； 其中，FRF为各所述传感器测点的频率响应函数，lm为取复数中的虚部，E为计算数学期望，和分别为第x、y个测点的频率响应函数的标准差，和分别为第x、y个测点的频率响应函数的均值，N为测点个数，CFDC为所述损伤特征拓扑图； 步骤S4中，对各所述损伤特征拓扑图进行归一化的步骤中，对所述损伤特征拓扑图归一化的公式为： 其中，NCFDC为归一化的所述损伤特征拓扑图，为CFDC中的最小值，为CFDC中的最大值。

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