公开(公告)号：CN113933387B

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202111047208.5

申请日：2021-09-08

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 王强 ,  唐令权 ,  岳东

IPC: G01N29/04 ,  G06F18/2411 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明公开了一种复合材料结构损伤监测方法及系统，其中结构损伤监测方法包括获取响应信号样本；根据预设的多个特征选择参数，逐一提取响应信号样本的多个特征向量后，将多个特征向量组合成特征向量集，并归一化处理特征向量集获得标准特征向量集；将标准特征向量集的特征向量输入预先训练的支持向量机分类模型，得到支持向量机分类模型输出的分类结果。本发明基于最优路径集和训练好的支持向量机分类模型对复合材料结构损伤进行监测分析，能够实现识别初始健康状态、轻微损伤状态、中度损伤状态和严重损伤状态的响应信号，有效地减少监测路径，减少响应信号样本的大小，提升响应信号不同状态的识别效率。

公开(公告)号：CN113933387A

公开(公告)日：2022-01-14

申请号：CN202111047208.5

申请日：2021-09-08

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 王强 ,  唐令权 ,  岳东

IPC: G01N29/04 ,  G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明公开了一种复合材料结构损伤监测方法及系统，其中结构损伤监测方法包括获取响应信号样本；根据预设的多个特征选择参数，逐一提取响应信号样本的多个特征向量后，将多个特征向量组合成特征向量集，并归一化处理特征向量集获得标准特征向量集；将标准特征向量集的特征向量输入预先训练的支持向量机分类模型，得到支持向量机分类模型输出的分类结果。本发明基于最优路径集和训练好的支持向量机分类模型对复合材料结构损伤进行监测分析，能够实现识别初始健康状态、轻微损伤状态、中度损伤状态和严重损伤状态的响应信号，有效地减少监测路径，减少响应信号样本的大小，提升响应信号不同状态的识别效率。