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龙图腾网获悉中国直升机设计研究所申请的专利基于贝叶斯融合算法的复合夹层结构材料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：CN115856073B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202211442536.X，技术领域涉及：G01N29/04；该发明授权基于贝叶斯融合算法的复合夹层结构材料损伤识别方法是由谢辉;曹元宝;项文科;洪少波设计研发完成，并于2022-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于贝叶斯融合算法的复合夹层结构材料损伤识别方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于贝叶斯融合算法的复合夹层结构材料损伤识别方法，所述方法包括：基于连续小波变换提取散射波信号的飞行时间；其中，所述飞行时间是指激励传感器产生的散射波信号传输到接收传感器的时间；基于所述飞行时间和椭圆定位法得到似然函数；基于损伤和基准信号，确定相关性系数；在RAPID方法中，将相关性系数作为损伤灵敏度特征，确定损伤位置的先验概率密度函数；基于所述似然函数和先验概率密度函数进行贝叶斯估计，损伤位置的后验概率密度函数；基于所述损伤位置的后验概率密度函数，使用马尔科夫蒙特卡洛方法MCMC拟合处损伤定位图像。

本发明授权基于贝叶斯融合算法的复合夹层结构材料损伤识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于贝叶斯融合算法的复合夹层结构材料损伤识别方法，其特征在于，所述方法包括： 基于连续小波变换提取散射波信号的飞行时间；其中，所述飞行时间是指激励传感器产生的散射波信号传输到接收传感器的时间； 基于所述飞行时间和椭圆定位法得到似然函数； 基于损伤和基准信号，确定相关性系数； 在RAPID方法中，将相关性系数作为损伤灵敏度特征，确定损伤位置的先验概率密度函数； 基于所述似然函数和先验概率密度函数进行贝叶斯估计，损伤位置的后验概率密度函数； 基于所述损伤位置的后验概率密度函数，使用马尔科夫蒙特卡洛方法MCMC拟合处损伤定位图像； 其中，所述在RAPID方法中，将相关性系数作为损伤灵敏度特征，确定损伤位置的先验概率密度函数，包括： 基于RAPID方法，将相关性系数作为损伤灵敏度特征，相关性系数表达为函数3： 式中，Xk，Yk分别代表基准信号和经过损伤位置后的信号，μ是对应的数据，K是对应数据点的数量；理论上，相关性系数越小，对应损伤位置的概率越大；如果两列信号完全相同，则相关性系数接近1；考虑到损伤位置的空间分布，用Np作为参与传感通道的数量，损伤位置坐标x,y的概率可以用方程4表示： 式中，Prix,y,i＝1,2,…,Np为第i个传感器通道的损伤概率分布；ρi是相关性系数，是第i个传感通道的空间分布函数，β是控制RAPID方法分布区域大小的参数，Rix,y具体如方程5所示： 式中，xai,yai和xsi,ysi是第i个传感通道的激励传感器和接收传感器，参数β是经验数值，基于大量的试验样本得出，基于大量的试验样本，参数β定义为1； 其中，所述基于所述损伤位置的后验概率密度函数，使用马尔科夫蒙特卡洛方法MCMC拟合损伤图像，包括： 马尔科夫蒙特卡洛方法MCMC可使用Matlab输入命令“mhsample”，将θ的后验分布方程Pθ|D代入相关数据编写图像处理程序可以得到损伤图像； 其中，所述基于损伤和基准信号，确定相关性系数之前，还包括： 使用RAPID方法确定损伤位置，RAPID方法是基于损伤在传感器通道之间的直接路径上，Lamb波的传播会发生明显的改变； 将损伤位置发生波减少放大作为直达波的增加；损伤位置可以影响到每一传感器通道的改变，将所有传感器通道的改变的线性求和作为损伤位置； 所述基于所述飞行时间和椭圆定位法得到似然函数，包括： 损伤的存在导致Lamb波从P1到P3的存在波的散射，P3传感器接收到的波包包括从P1直接到达P3的波包das，从P1到达损伤区域的波包dad和经过损伤区域后的散射到达P3的波包dds；散射波的总的传播距离dad+dds通过飞行时间和Lamb波传播的群速度计算可得；P1到P3传感器形成的椭圆方程描述为方程1： 式中，xd,yd是损伤位置的坐标，激励传感器的坐标为xa,ya，接收传感器的坐标为xs,ys；为Lamb波的群速度，群速度由式样样板的厚度和施加激励Lamb波的频率有关；飞行时间ToF定义为接收从激励传感器产生信号到接收传感器接收损伤散射波的时间差；由于根据椭圆方程dad+dds中的dad和dds存在无数个解，为了确定损伤位置的唯一坐标解，需要粘贴多个传感器通道，传感器通道越多，损伤位置的坐标解越精确；每一个传感器通道可以得到一个椭圆方程，具备三个椭圆方程即可确定唯一的损伤位置坐标； 假设每一个网格的交汇点为损伤位置，则每一个交汇点x,y的损伤因子Px,y可以结合理论飞行时间ToF定义为幂指数函数为方程2： 其中，Np为传感路径总的数量，Ti为从散射波中提取的飞行时间ToF，τ0为延时因子设置为0.01，Px,y为预测可能得损伤位置坐标的最大值； 第i条传感通道的测量飞行时间ToF的概率方程如6式所示： 其中，是使用理论飞行时间ToF和实际损伤位置xd,yd结合方程1计算可得； 未知参数作为向量θ＝xd,yd,σ,测量的飞行时间ToF作为Np是总的传感通道数量；测量数据的似然函数为方程7所示：

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