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龙图腾网获悉广西大学申请的专利一种基于导波及PINNs的钢板内部损伤检测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：CN119595752B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411768526.4，技术领域涉及：G01N29/04；该发明授权一种基于导波及PINNs的钢板内部损伤检测方法是由崔然婷;蔡广星;周筱航设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于导波及PINNs的钢板内部损伤检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于导波及PINNs的钢板内部损伤检测方法，该方法包括以下步骤，首先建立平面直角坐标系，在钢板的表面选取导波施加位置及导波接收点，对钢板施加导波，选取钢板自由振动的M个时间点，并计算所有导波接收点处钢板的面外位移，构建PINNs模型和DNN模型，利用所有导波接收点处钢板的面外位移、坐标及时间同时训练PINNs模型和DNN模型，利用PINNs模型和DNN模型对钢板进行检测，定位出钢板损伤的位置。本发明通过物理信息神经网络来近似求解波动方程，避免了复杂的有限差分法公式，从而降低了计算成本，且采用基于板壳理论的物理方程相比较三维的波动方程更为简单，降低了计算成本，并提高了对钢板内部损伤定位的精确度，能够定位出钢板内部损伤位置。

本发明授权一种基于导波及PINNs的钢板内部损伤检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于导波及PINNs的钢板内部损伤检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、以钢板的表面为基准面建立平面直角坐标系； S2、在钢板的表面选取导波施加位置，基于所述导波施加位置以等间隔距离布置多个导波接收点，同时获取每个导波接收点的坐标； S3、对钢板施加导波，待导波施加结束且钢板做自由振动时，选取钢板做自由振动过程中的M个时间点，并利用基于板壳理论的物理方程计算M个时间点中每个时间点对应的所有导波接收点处钢板的面外位移； 其中，基于板壳理论，每个导波接收点处钢板的面外位移由以下公式计算： ； 其中，是钢板表面质点的面外位移；和是质点的坐标；是时间；是钢板的密度；是钢板的抗弯刚度； 所述钢板的抗弯刚度为： ； 其中，为弹性模量，为泊松比，为钢板的厚度； S4、构建PINNs模型和DNN模型，所述PINNs模型用于求解物理方程，所述DNN模型用于训练钢板表征材料属性变化的参数，利用M个时间点中每个时间点对应的所有导波接收点处钢板的面外位移、坐标及时间同时训练PINNs模型和DNN模型，所述PINNs模型包括输入层、隐藏层和输出层，所述输入层的神经元数量为3个，所述隐藏层的层数为3，所述隐藏层的神经元数量为100个，所述输出层的神经元数量为1个； 其中，所述PINNs模型的损失函数为： ； 为物理约束损失；为数据损失项；为测得的真实值；为预测值；为质点的总数量；为PINNs模型的权重和偏置项；为DNN模型的输出；为权重； 所述DNN模型包括输入层、隐藏层和输出层，所述输入层的神经元数量为3个，所述隐藏层的层数为3层，所述隐藏层的神经元数量为40个，所述输出层的神经元数量为1个； 所述DNN模型的损失函数为： ； 其中，为DNN模型的权重和偏置项； S5、利用训练好的PINNs模型和DNN模型对钢板进行检测，得到钢板表征材料属性变化的参数，根据所述参数定位出钢板损伤的位置。

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