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龙图腾网获悉北京航空航天大学;北京航空航天大学宁波创新研究院申请的专利基于卷积自编码的超声导波损伤定位成像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：CN116223635B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202310260746.5，技术领域涉及：G01N29/44；该发明授权基于卷积自编码的超声导波损伤定位成像方法是由林京;张晗;高飞;华佳东;童彤设计研发完成，并于2023-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卷积自编码的超声导波损伤定位成像方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于卷积自编码的超声导波损伤定位成像方法，其包括：根据超声导波的A0模态先验频散曲线信息，结合激励信号仿真多波包超声导波信号并构建超声导波的训练用输入数据集，构建超声导波的训练用标签数据集，借助卷积自编码构建基于卷积自编码的超声导波损伤定位成像方法的网络模型并训练，构建超声导波的测试数据集，预测测试数据集对应的时间序列，确定测试数据集对应的板中损伤的分布位置。本发明通过构建基于卷积自编码的超声导波损伤定位成像方法的网络模型，能够克服导波频散导致定位不准的问题，在先验频散数据不精确的情况下具有更优异的性能，且泛化能力好。

本发明授权基于卷积自编码的超声导波损伤定位成像方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积自编码的超声导波损伤定位成像方法，其特征在于，其包括以下步骤： S1、仿真多波包超声导波信号并构建超声导波的训练用输入数据集：根据超声导波的A0模态先验频散曲线信息，结合激励信号ft仿真不同传播距离下A0模态分别存在单个波包、两个波包和三个波包的超声导波信号y1t、y2t和y3t，构建超声导波的训练用输入数据集； S2、构建超声导波的训练用标签数据集：根据已知的传播距离x与A0模态的群速度，分别计算A0模态存在单个波包、两个波包和三个波包的超声导波信号中各波包的飞行时间，生成A0模态存在单个波包的超声导波信号y1t对应的第一时间序列标签生成A0模态存在两个波包的超声导波信号y2t对应的第二时间序列标签生成A0模态存在三个波包的超声导波信号y3t对应的第三时间序列标签构建超声导波的训练用标签数据集； S3、构建基于卷积自编码的超声导波损伤定位成像的网络模型并训练； S31、构建基于卷积自编码的超声导波损伤定位成像的网络模型，所述基于卷积自编码的超声导波损伤定位成像的网络模型包括卷积模块和反卷积模块；所述卷积模块设有多个，用于编码；所述反卷积模块设有多个，用于上采样解码；所述卷积模块包括卷积层、批处理归一化层和激活函数ReLU函数，所述反卷积模块包括反卷积层、BN层和ReLU函数；所述反卷积模块前设有dropout模块避免过拟合，通过所述反卷积模块特征提取后重新生成时间序列yToF； S32、将步骤S1中所述训练用输入数据集与步骤S2中所述训练用标签数据集作为训练集，输入到基于卷积自编码的超声导波损伤定位成像方法的网络模型中进行训练； S4、构建超声导波的测试数据集； S41、将压电陶瓷传感器置于碳纤维增强复合材料层合板表面，设置a个传感器形成传感器阵列，依次激励和采集超声导波信号，采集b组超声导波信号并经预处理后作为参考信号； S42、在复合材料板上设置分层损伤，再次采集多组超声导波信号，预处理后与参考信号作差，生成b组包含损伤反射波的残差信号，以此构成超声导波的测试数据集； S5、预测测试数据集对应的时间序列：将步骤S4构建的测试数据集输入到步骤S3训练好的基于卷积自编码的超声导波损伤定位成像方法的网络模型中，估计超声导波信号中各波包的飞行时间，输出时间序列yToF； S6、确定测试数据集对应的板中损伤的分布位置：将步骤S5中所述时间序列yToF输入延时叠加算法，进行导波损伤高分辨定位成像，获得板中损伤的分布位置，分布位置Ix,y的像素值表示为： 其中，P表示激励-接收传感器对数；分别表示激励与接收传感器到Ix,y的距离，cg表示A0模态的群速度。

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北京航空航天大学;北京航空航天大学宁波创新研究院，其通讯地址为：100191 北京市海淀区学院路37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”。

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