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龙图腾网获悉西安科技大学申请的专利基于深度学习的小规模传感阵列复合材料冲击定位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：CN119846559B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202411927872.2，技术领域涉及：G01S5/22；该发明授权基于深度学习的小规模传感阵列复合材料冲击定位方法是由黄利平;鲁锴;万翔;雷珂勇;李挺;闫佳鑫;屈张成;曾濠设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的小规模传感阵列复合材料冲击定位方法在说明书摘要公布了：一种基于深度学习的小规模传感阵列复合材料冲击定位方法，先在受冲击结构上划分网格，在受冲击结构上安装1或2个传感器，获取监测点的冲击信号；然后将冲击信号整体作为参考目标，提取傅立叶变换后的实部和虚部信号为特征，建立数据集，将实部和虚部特征归一化并制作成灰度图，将数据集划分为训练集、验证集和测试集；再构建神经网络模型，加载EfficientNetV2的预训练权重，使用预热学习率启动训练，在训练的后续阶段，采用余弦退火学习率调度策略来优化模型训练；最后将冲击信号测试集的灰度图输入训练好的神经网络模型中，得到冲击信号的冲击源所在区域位置；本发明在确保定位精度和搜寻速度的同时，减少传感器数量，能适应复合材料介质的复杂性。

本发明授权基于深度学习的小规模传感阵列复合材料冲击定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的小规模传感阵列复合材料冲击定位方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一，根据定位精度要求，在受冲击结构上划分网格，对划分好的网格编号1～N； 步骤二，在受冲击结构上安装M个压电式加速度传感器，以获取物体坠落时产生的冲击信号，其中M＝1或2，并布局传感器位置； 步骤三，获取目标区域多个监测点的冲击信号ft，冲击信号ft包括直达波成分和边界反射成分； 步骤四，根据多路径传播原理，将冲击信号ft整体作为参考目标，提取傅立叶变换后的实部和虚部信号为特征； 步骤五，建立数据集，将实部和虚部特征归一化并制作成灰度图，将数据集划分为训练集、验证集和测试集； 步骤六，构建神经网络模型，加载EfficientNetV2的预训练权重，使用预热学习率启动训练；在训练的后续阶段，采用余弦退火学习率调度策略来优化模型训练，余弦退火学习率调度策略通过在训练初期保持高的学习率，随后逐渐降低学习率，在训练迭代中，计算损失并更新模型权重；每个训练周期结束后，使用验证集评估模型性能，并监控验证集上的损失和准确率的指标； 步骤七，将冲击信号测试集的灰度图输入训练好的神经网络模型中，得到冲击信号的冲击源所在区域位置； 步骤八，显示定位结果。

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