同济大学杨斌获国家专利权
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龙图腾网获悉同济大学申请的专利利用可解释型卷积神经网络识别碳纤维增强复合材料损伤模式的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：CN119831967B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411921227.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权利用可解释型卷积神经网络识别碳纤维增强复合材料损伤模式的方法是由杨斌;张梦涵;赵云妹设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本利用可解释型卷积神经网络识别碳纤维增强复合材料损伤模式的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种利用可解释型卷积神经网络识别碳纤维增强复合材料损伤模式的方法，该方法包括：包括以下步骤：数据库建立；数据预处理；构建卷积神经网络模型；解释卷积神经网络模型，卷积神经网络模型的泛化应用，模型训练完成后，将模型泛化应用于识别多损伤模式图像与实际工程中的复合材料冲击损伤模式，以验证模型鲁棒性。本发明所提供的技术方案能够精准且高效识别碳纤维增强复合材料的损伤模式，实现服役工况下复合材料损伤模式的精确定量与高效解耦。
本发明授权利用可解释型卷积神经网络识别碳纤维增强复合材料损伤模式的方法在权利要求书中公布了：1.一种利用可解释型卷积神经网络识别碳纤维增强复合材料损伤模式的方法，其特征在于，包括以下步骤： 数据库建立，收集并整理碳纤维复合材料层合板在低速冲击载荷下损伤的计算机断层扫描图像，建立计算机断层扫描损伤模式图像数据集； 数据预处理，将图像尺寸调整成预设尺寸，调整计算机断层扫描损伤模式图像数据集的均值和标准差以进行标准化处理； 构建卷积神经网络模型，所述卷积神经网络模型包括卷积层和全连接层； 训练和测试卷积神经网络模型，利用计算机断层扫描损伤模式图像数据集对建立的卷积神经网络模型进行训练和测试，对碳纤维复合材料冲击损伤模式图像数据集进行分类识别和定量分析； 解释卷积神经网络模型，引入类激活映射图和Shapley加性解释值的可解释工具对卷积神经网络模型进行透明的解释，揭示影响模型预测结果的潜在变量和机制，可视化每类损伤模式对最终预测结果的贡献，并对计算机断层扫描损伤图像数据集进行旋转验证； 卷积神经网络模型的泛化应用，模型训练完成后，将模型泛化应用于识别多损伤模式图像与实际工程中的复合材料冲击损伤模式，以验证模型鲁棒性。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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