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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利基于多层卷积稀疏编码和U-net的复合材料损伤轮廓预测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：CN115274013B 。

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：202210901408.0，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权基于多层卷积稀疏编码和U-net的复合材料损伤轮廓预测方法是由华佳东;王藩;张晗;林京;高飞;赵鑫怡设计研发完成，并于2022-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多层卷积稀疏编码和U-net的复合材料损伤轮廓预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多层卷积稀疏编码和U‑net的复合材料损伤轮廓预测方法，其包括：构建用于复合材料层合结构损伤轮廓预测的数据集，激发传感器产生激励信号并获取全阵列导波阵列信号，以全阵列导波阵列信号作为输入，采用延时求和DAS算法产生每个损伤样本的损伤成像图，以仿真损伤轮廓重心为中心，选取损伤成像图中包含损伤轮廓的256×256个像素点，构建基于多层卷积稀疏编码和U‑net网络的损伤轮廓预测网络模型MLCSC‑Unet，通过训练获得训练好的MLCSC‑Unet，输入测试集损伤样本获得对应的损伤轮廓预测图，以最大交并比IoU定量评价损伤轮廓预测网络模型的性能。本发明结合多层卷积稀疏编码和U‑net，实现较高准确率的复合材料层合结构损伤轮廓定量预测，且参数量较少。

本发明授权基于多层卷积稀疏编码和U-net的复合材料损伤轮廓预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多层卷积稀疏编码和U-net的复合材料损伤轮廓预测方法，其特征在于，其包括以下步骤： S1、构建用于复合材料层合结构损伤轮廓预测的数据集； S2、激发传感器产生激励信号并获取全阵列导波阵列信号：对于每个损伤样本，每个传感器分别各自依次单独激发产生入射超声波的激励信号，同时剩余的所有传感器接收获取对应的全阵列导波阵列信号； S3、以全阵列导波阵列信号作为输入，进行归一化和频散补偿的预处理后，采用延时求和DAS算法产生每个损伤样本的损伤成像图； S4、以仿真损伤轮廓重心为中心，选取损伤成像图中包含损伤轮廓的局部成像图； S5、构建基于多层卷积稀疏编码和U-net网络的损伤轮廓预测网络模型MLCSC-Unet，将步骤S1中生成的训练集损伤样本进行训练，获得训练好的损伤轮廓预测网络模型；所述损伤轮廓预测网络模型MLCSC-Unet的输入为基于DAS算法的损伤成像图，其输出为与损伤成像图所对应的损伤轮廓预测图； S6、将步骤S1中测试集损伤样本输入到步骤S5中训练好的损伤轮廓预测网络模型中，获得样本的损伤轮廓预测图，以最大交并比IoU定量评价损伤轮廓预测网络模型的性能，所述最大交并比IoU为： 其中，Yi表示标签图像的第i个像素点的标签；Pi表示预测输出图像的第i个像素点有缺陷的预测概率；NP表示标签和预测图像中的像素点总数。

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