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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利基于高斯混合模型及嵌套传输距离的结构损伤诊断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：CN115640747B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202211286502.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于高斯混合模型及嵌套传输距离的结构损伤诊断方法是由邱雷;房芳;袁慎芳;欧阳励;孟义兴;徐秋慧设计研发完成，并于2022-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于高斯混合模型及嵌套传输距离的结构损伤诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于高斯混合模型及嵌套传输距离的结构损伤诊断方法，属于结构健康监测领域，包括，通过高斯混合模型追踪结构在健康状态下和不同程度损伤状态下导波信号特征的概率分布，提出嵌套传输距离，将结构在不同程度损伤状态下的信号特征高斯混合模型与结构在健康状态下的基准高斯混合模型之间的嵌套传输距离作为损伤量化指标，建立嵌套传输距离与损伤程度之间的定量关系，进而估计目标结构的损伤。本发明的基于高斯混合模型及嵌套传输距离的结构损伤诊断方法，实现了线性度和准确度良好的高斯混合模型差异度量；在时变服役条件的不确定性影响下能够实现可靠的结构损伤量化评估。

本发明授权基于高斯混合模型及嵌套传输距离的结构损伤诊断方法在权利要求书中公布了：1.基于高斯混合模型及嵌套传输距离的结构损伤诊断方法，其特征在于，包括， 步骤S11，获取训练结构件的信号特征样本； 步骤S12，从所有所述训练结构件健康状态下获取的所述信号特征样本中随机挑出n个所述信号特征样本构成基准样本集，n为大于0的自然数； 步骤S13，基于所述基准样本集，通过密度峰值聚类概率建模算法建立所述基准样本集对应的基准高斯混合模型； 步骤S14，构建不同损伤程度下的训练样本集； 步骤S15，基于所述训练样本集，通过所述密度峰值聚类概率建模算法建立对应的训练高斯混合模型； 步骤S16，根据嵌套传输距离的计算方法，计算每个所述训练结构件的所述训练高斯混合模型与所述基准高斯混合模型之间的训练嵌套传输距离NTD； 步骤S17，获取所述训练嵌套传输距离NTD对应的损伤程度L； 步骤S18，通过多项式拟合建立损伤量化模型； 所述嵌套传输距离的计算方法，包括， 步骤S41，将两个高斯混合模型分别记作高斯混合模型Φ0和高斯混合模型Φ1，所述高斯混合模型Φ0中的高斯分量记作K0，K0为所述高斯混合模型Φ0中高斯分量的数目；所述高斯混合模型Φ1中的高斯分量记作K1为所述高斯混合模型Φ1中高斯分量的数目，所述高斯混合模型Φ0中的所述高斯分量和所述高斯混合模型Φ1中的所述高斯分量之间的最优传输距离的计算公式如下： 其中，和分别为所述高斯混合模型Φ0中所述高斯分量的均值及协方差矩阵，和分别为所述高斯混合模型Φ1中所述高斯分量的均值及协方差矩阵； 步骤S42，所述高斯混合模型Φ0和所述高斯混合模型Φ1之间的嵌套传输距离NTD的计算公式如下： 其中，是和之间的最优传输距离，是所述高斯分量和所述高斯分量为两个个体时的联合分布，φ∈Πw0,w1表明所述联合分布服从边缘约束和为所述高斯混合模型Φ0中高斯分量的权值，为所述高斯混合模型Φ1中高斯分量的权值。

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