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龙图腾网获悉中国船舶集团有限公司第七一九研究所申请的专利一种融合注意力机制和深度学习的复合材料损伤诊断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：CN120445872B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510947000.0，技术领域涉及：G01N3/303；该发明授权一种融合注意力机制和深度学习的复合材料损伤诊断方法是由王晗;杜金波;朱时洋;张颖;罗锡林设计研发完成，并于2025-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合注意力机制和深度学习的复合材料损伤诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及复合材料损伤诊断技术领域，且公开了一种融合注意力机制和深度学习的复合材料损伤诊断方法，包括：步骤1：制备测试样本；步骤2：进行冲击测试；步骤3：得到声发射信号的轮廓图；步骤4：根据不同冲击能量下复合材料损伤情况进行标注；步骤5：构建损伤诊断模型并进行训练；步骤6：评估损伤诊断模型；通过设有步骤3、步骤4以及步骤5，有利于通过将声发射信号和卷积神经网络结合，根据信号双谱特征获取复合材料冲击损伤信息，提高检测效率使得诊断结果更加准确。

本发明授权一种融合注意力机制和深度学习的复合材料损伤诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种融合注意力机制和深度学习的复合材料损伤诊断方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：制备测试样本； 步骤2：对测试样本进行冲击测试，并采用冲击测试过程中的声发射信号； 步骤3：对采集到的声发射信号进行双谱分析，得到声发射信号的轮廓图并将其作为损伤诊断模型的输入图像； 步骤4：将声发射信号、冲击测试过程中的力学响应曲线、测试样本冲击表面损伤进行结合分析，根据不同冲击能量下复合材料损伤情况进行标注，将其作为损伤诊断模型的输出标签； 步骤5：对步骤3中声发射信号的轮廓图进行图像数据增强处理；构建损伤诊断模型并进行训练，将数据输入构建好的损伤诊断模型中得到输出结果； 步骤6：采用召回率、精确率以及F1分数评估损伤诊断模型对测试样本声发射损伤诊断的性能； 所述损伤诊断模型为深度学习神经网络，具体为融合注意力机制的卷积神经网络模型； 所述损伤诊断模型中注意力机制模块由卷积模块注意力机制层构成；输入先经过通道注意力模块，由公式表示为： ； ； 其中，F表示进入注意力机制层的特征图输入，表示通道注意力机制的输出，表示ReLu激活函数，表示逐元素相乘的计算； 而后将计算结果投入空间注意力模块，其公式表示为： ； ； 其中，表示空间注意力机制，表示空间注意力机制的输出，Conv表示卷积操作。

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