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公开(公告)号：CN119025896A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411226368.X
申请日：2024-09-02
IPC: G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/049 , G06N3/0442 , G06F30/27 , G06F119/14 , G06F113/26
Abstract: 本发明公开了一种基于冲击应力波和深度学习的复合材料平板结构冲击能量识别方法，属于结构健康监测技术领域。主要包括建立第一级深度学习模型用于学习冲击应力波信号的序列特征和高维度抽象特征，最终建立冲击应力波信号与冲击位置坐标之间的映射关系；建立第二深度学习模型用于建立所述冲击应力波信号与冲击波能量之间的映射关系。本申请提出的方法可以学习到更多的冲击应力波信号特征，表明深度学习和冲击实验相结合的复合材料冲击位置与能量识别技术有应用前景。
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公开(公告)号：CN119004080A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411226374.5
申请日：2024-09-02
IPC: G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/049 , G06N3/084 , G06F18/25 , G06F30/27 , G06F119/14 , G06F113/26
Abstract: 本发明公开了一种基于冲击应力波深度学习的复合材料板结构冲击位置识别方法，该方法包括在复合材料平板上粘贴传感器，在传感器包络区域进行不同位置的冲击实验，实时采集冲击响应信号并记录坐标位置，建立数据库并按照预定比例划分训练集和测试集；建立深度学习模型，学习冲击响应信号的序列特征和高维度抽象特征，最终建立冲击响应信号与冲击位置坐标之间的映射关系。本申请的方法可以学习到更多的信号特征，表明深度学习和冲击实验相结合的复合材料冲击位置识别技术有一定的应用价值。
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公开(公告)号：CN118584422A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410384432.0
申请日：2024-04-01
Applicant: 大连理工大学
IPC: G01S5/18 , G01N29/04 , G01N29/48 , G01N29/44 , G01M7/08 , G06F18/25 , G06F18/2415 , G06F18/2131 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种基于多层次数据融合的主动式Lamb波损伤定位方法。激励多个频率的Hanning窗调制5周期正弦信号，获得多频率损伤散射Lamb波信号。利用Stockwell变换对损伤散射Lamb波信号进行滤波处理，采用Hilbert变换计算损伤散射Lamb波信号的上包络信号并提取飞行时间差和振幅特征。针对单一频率的损伤散射Lamb波信号，利用飞行时间差特征结合双曲线定位原理构造似然函数，利用振幅特征结合时间反转法构建先验概率密度函数，根据贝叶斯定理构建后验概率密度函数进行特征级数据融合的损伤位置概率分布估计。针对不同频率损伤散射Lamb波信号，应用线性无偏最小方差最优估计原理进一步进行决策级数据融合的损伤位置概率分布估计。利用本发明方法对复合材料的分层损伤进行了定位，结果表明该方法损伤定位精度较高。
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公开(公告)号：CN118169235A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410232831.5
申请日：2024-02-29
Applicant: 大连理工大学 , 大连君晟科技有限责任公司
IPC: G01N29/04 , G06F30/23 , G06T17/00 , G01N29/44 , G06F119/14
Abstract: 本申请提供了一种面向薄壁圆筒结构的冲击定位及成像方法，其包括步骤：建立三维的第一笛卡尔坐标系，布置多个传感器并标记每个传感器在所述第一笛卡尔坐标系的第一坐标；建立平面的第二笛卡尔坐标系并向所述第二笛卡尔坐标系的第二坐标进行转换；基于所述第二笛卡尔坐标系的第二坐标，记录所有传感器采集到的冲击应力波信号，根据传感器采集到的冲击应力波信号的频谱成分及分布，利用小波变换提取在频谱范围内的单一频率窄带波信号；获取冲击源到达各传感器的最短路径；以及基于所述最短路径和所述窄带波信号进行时间反转聚焦定位及成像。本申请直接在薄壁圆筒结构上进行三维冲击定位成像，能够在保证准确、快速定位薄壁圆筒结构上冲击源。
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公开(公告)号：CN117451846A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311466803.1
申请日：2023-11-06
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本申请公开了基于多信号分类算法的变温环境下的结构冲击定位方法，其包括基于多信号分类算法获得单一频率冲击应力波信号在所述波数初始值下的冲击定位图像；以所述设定的所述波数迭代区间以及波数迭代步长进行迭代，获取所述波数迭代区间内每个波数所对应的冲击定位图像；标记所述波数迭代区间中每个波数所对应的冲击定位图像的最大像素值；选择所有冲击定位图像中的所述最大像素值最大的冲击定位图像作为代表冲击定位图像，将该代表冲击定位图像的最大像素值所在的网格点位置确定为冲击位置。本申请还公开了对应的装置。本申请提供的方法合装置无需提前测量变温环境下结构的波场信息，提高了MUSIC算法在工程应用中的实用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115901049A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211346424.4
申请日：2022-10-31
Applicant: 大连理工大学 , 大连君晟科技有限责任公司
IPC: G01L5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于波形相似度和多频率综合的结构冲击成像定位方法，属于结构健康监测技术领域；该方法利用信号分解技术将冲击应力波信号分解成多频率信号分量，计算各频率信号分量的包络信号，对监测区域离散成若干网格，引入基于波形的相似度指数，将网格点的相似度指数作为网格点的像素值实现冲击成像，根据峰值信噪比判定冲击成像结果是否有效，将有效图像进行图像融合作为最终的冲击成像结果，将最终融合后的图像像素值最大值的位置作为预测的冲击位置。本发明冲击成像定位方法定位精度高，而且成像聚焦性好，具有较好的工程应用前景。
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公开(公告)号：CN119935375A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510002377.9
申请日：2025-01-02
IPC: G01L5/00 , G01M7/08 , G06F17/14 , G06F18/23213 , G06N3/006
Abstract: 本申请公开了基于密集阵列和智能优化策略的薄壁结构冲击定位方法及系统，包括：获取冲击应力波信号，提取冲击应力窄带波信号；计算所述冲击应力窄带波信号的传播群速度和波数；设置智能优化算法的初始参数；根据空间波束聚焦算法获得智能优化策略的适应度函数；制定方向适应度函数的种群筛选机制；构建智能优化策略的种群筛选机制，计算每次迭代时与最优粒子和所述密集阵列中参考阵元所呈角度小于所述半功率波束宽度且坐标在所述监测区域范围内的个体；迭代搜索满足条件的所述保留的个体；以及采用DBSCAN密度聚类算法和高斯核密度估计预测冲击源坐标。本申请所提出的方法和系统能够在低采样率下实现准确定位，且不存在盲区。
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公开(公告)号：CN115901049B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202211346424.4
申请日：2022-10-31
Applicant: 大连理工大学 , 大连君晟科技有限责任公司
IPC: G01L5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于波形相似度和多频率综合的结构冲击成像定位方法，属于结构健康监测技术领域；该方法利用信号分解技术将冲击应力波信号分解成多频率信号分量，计算各频率信号分量的包络信号，对监测区域离散成若干网格，引入基于波形的相似度指数，将网格点的相似度指数作为网格点的像素值实现冲击成像，根据峰值信噪比判定冲击成像结果是否有效，将有效图像进行图像融合作为最终的冲击成像结果，将最终融合后的图像像素值最大值的位置作为预测的冲击位置。本发明冲击成像定位方法定位精度高，而且成像聚焦性好，具有较好的工程应用前景。
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公开(公告)号：CN115901152A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211346421.0
申请日：2022-10-31
Applicant: 大连理工大学 , 大连君晟科技有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于峭度时间序列和多特征图像融合的结构冲击定位方法，属于结构健康监测技术领域。该方法通过计算冲击应力波信号的峭度时间序列，提取峭度时间序列的波达时间差、信号幅值和以及波形相关系数三种特征，分别利用波达时间差、信号幅值和以及波形相关系数运用双曲线原理，延时累加原理和相似度原理进行成像，最后将三幅图像进行归一化累乘融合实现冲击定位。本发明冲击定位方法不依赖于窄带波模型，不需要利用复杂的信号处理手段并对信号模式进行解释，且提取了多种特征进行定位，成像分辨率及定位精度高，在板状结构的冲击定位中具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN116908293B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202310426131.5
申请日：2023-04-19
Applicant: 大连理工大学 , 大连君晟科技有限责任公司
Abstract: 本申请公开了一种基于自适应时间反转聚焦成像及图像融合的结构冲击定位方法，该方法包括通过复Morlet小波变换提取所述冲击应力波信号的不同频率的多个窄带波信号；设定算法初始参数，对于每个所述窄带波信号，基于设定得算法初始参数获得所有窄带波信号的自适应时间反转聚焦成像结果图像，然后计算每张成像结果图像的图像聚焦度指数，根据实际的冲击定位成像精度要求设定成像结果图像的聚焦度指数阈值，将所有高于聚焦度指数阈值的成像结果图像进行累乘融合，得到的融合图像的最大像素值对应的网格点坐标作为预测的冲击位置。本申请的冲击定位精度能够达到较高的水平。本申请还公开了对应的系统。
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