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中国人民解放军国防科技大学李岳获国家专利权

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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种大型无人机推进系统的复合材料螺旋桨叶片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:CN118747469B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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:202410968103.0,技术领域涉及:G06F30/23;该发明授权一种大型无人机推进系统的复合材料螺旋桨叶片损伤识别方法是由李岳;谷然;张书锋;舒昕浩设计研发完成,并于2024-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

一种大型无人机推进系统的复合材料螺旋桨叶片损伤识别方法在说明书摘要公布了:本发明涉及一种大型无人机推进系统的复合材料螺旋桨叶片损伤识别方法,包括:建立多个有限元材料模型,在每个有限元材料模型上分别设置多个传感器测点,并基于传感器测点构建相互之间的传递率函数,获取每个传递率函数的边际概率密度函数;基于多个有限元材料模型的边际概率密度函数,并获取与各个有限元材料模型相应的损伤特征向量和损伤指标;基于损伤指标获取损伤判断阈值,基于损伤特征向量和有损模型中的损伤位置获取损伤识别模型;获取待测叶片上传感器测点之间的待测传递率函数,并基于待测传递率函数获取待测损伤指标及待测损伤特征向量;判断待测损伤指标是否超过损伤判断阈值,若是,则基于损伤识别模型获取损伤位置。

本发明授权一种大型无人机推进系统的复合材料螺旋桨叶片损伤识别方法在权利要求书中公布了:1.一种大型无人机推进系统的复合材料螺旋桨叶片损伤识别方法,其特征在于,包括: S1.建立复合材料螺旋桨叶片的多个有限元材料模型,其中,多个所述有限元材料模型包括:一个无损模型和多个有损模型; S2.在每个所述有限元材料模型上分别设置多个传感器测点,并基于所述传感器测点构建相互之间的传递率函数,以及,获取每个所述传递率函数的边际概率密度函数,其中,所述边际概率密度函数包括:与无损模型相应的第一边际概率密度函数,与有损模型相应的第二边际概率密度函数; S3.基于多个所述有限元材料模型的边际概率密度函数,获取与各个所述有限元材料模型相对应的损伤特征向量和损伤指标;其中,所述损伤特征向量包括:与所述无损模型相应的第一损伤特征向量,与所述有损模型相应的第二损伤特征向量,所述损伤指标包括:与所述无损模型相应的第一损伤指标,与所述有损模型相应的第二损伤指标; S4.基于所述损伤指标获取用于判断复合材料螺旋桨叶片是否损伤的损伤判断阈值,以及,基于所述损伤特征向量和所述有损模型中的损伤位置获取用于识别损伤位置的损伤识别模型; S5.获取待测叶片上传感器测点之间的待测传递率函数,并基于所述待测传递率函数获取待测损伤指标及待测损伤特征向量; S6.判断所述待测损伤指标是否超过所述损伤判断阈值,若否,则判断所述待测叶片为健康叶片,若是,则基于所述损伤识别模型和所述待测损伤特征向量获取所述待测叶片上的损伤位置。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军国防科技大学,其通讯地址为:410073 湖南省长沙市开福区德雅路109号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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