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龙图腾网获悉武汉理工大学三亚科教创新园申请的专利一种基于声光协同感知的海底隧道损伤智能监测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：CN120597240B 。

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：202511092833.X，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权一种基于声光协同感知的海底隧道损伤智能监测识别方法是由孟飞;刘宏建;周亦休;张家兴;夏骏驰;周翔;罗忆设计研发完成，并于2025-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于声光协同感知的海底隧道损伤智能监测识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及土木工程结构健康监测领域，具体为一种基于声光协同感知的海底隧道损伤智能监测识别方法，依次包括部署三维声光传感网络、声波主动探测、重构局部声速分布云图、识别声速异常区、光纤响应聚焦采样、建立智能损伤诊断模型。本发明通过在海底隧道结构内同时部署三维声学阵列与分布式光纤网格，二者之间实现功能互补，进而实现裂缝粗定位与应变细定位的无缝协同感知，采用声学主动探测、触发式光纤高频采样和温度‑应变解耦算法，有效消除了海水噪声与热膨胀干扰，精确区分“干裂缝”与“渗水裂缝”，并且对海底隧道结构进行实时监测，实现对微损伤‑扩展‑失效的全过程识别，建立主动预警机制。

本发明授权一种基于声光协同感知的海底隧道损伤智能监测识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于声光协同感知的海底隧道损伤智能监测识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一、部署三维声光传感网络：于隧道管片上设置传感层，传感层、用于光纤信号采集与编码的分布式光纤应变分析仪、边缘计算单元以及用于呈现数据分析结果的岸边平台相互电性连接，传感层包括声学传感层及光纤传感层，声学传感层包括声学换能器阵列，光纤传感层包括分布式光纤； 步骤二、声波主动探测：通过边缘计算单元触发声学换能器阵列中的换能器周期性依次发送声波编码脉冲，计算每对换能器的渡越时间； 步骤三、重构局部声速分布云图； 步骤四、识别声速异常区； 步骤五、光纤响应聚焦采样：提高声速异常区的光纤采样率，采集光纤实际测得的总应变以及光纤实际测得的温度序列，将温度‑应变耦合数据输入温度补偿模块，将受到温度影响的原始应变信号进行校正后获取真实的结构应变响应，并融合声波速度、光纤应变及温度数据，判断渗水裂缝或干裂缝； 步骤六、建立智能损伤诊断模型：将声学时频谱数据和光纤时序特征通过双通道深度学习网络进行拼接融合，经过全连接层与Softmax分类，并由回归支路同时输出裂缝宽度量化值以及渗漏风险等级； 所述步骤六中，智能损伤诊断模型包括声学特征提取通道及光纤特征提取通道，其中，声学分支基于3D卷积神经网络，输出向量记作为： ； 光纤分支基于长短期记忆网络，输出向量记作为： ； 将两模态分支特征沿维度拼接后得到的融合特征向量如下： ； 经过全连接层后，输出对各损伤类型的评分向量： ； 其中，z为评分向量； 为全连接层的权重矩阵； 为融合特征向量； 为分类分支的偏置向量； 表示分类支路中输出的损伤类型类别数为6类； 通过Softmax函数得到6类损伤类型的概率分布； ； 其中，i表示为第i个类别； 损伤类型分别为横裂缝、纵裂缝、脱空、锈蚀、剥落、复合损伤； 回归支路与Softmax分类支路并行，网络另一输出分支用于预测结构量化参数，形式为： ； 其中，为模型对输入样本的预测输出； 为全连接层的权重矩阵； 为融合特征向量； 为回归分支的偏置向量； 表示回归支路中预测的连续变量个数为3个：裂缝宽度、脱空面积、渗流速率。

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