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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利飞行器结构损伤的动态概率特征二维构建及在线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：CN118549531B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202410826721.1，技术领域涉及：G01N29/06；该发明授权飞行器结构损伤的动态概率特征二维构建及在线成像方法是由任元强;邱雷;袁慎芳;顾泳飞;李佳璇设计研发完成，并于2024-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本飞行器结构损伤的动态概率特征二维构建及在线成像方法在说明书摘要公布了：本发明公开了飞行器结构损伤的动态概率特征二维构建及在线成像方法，属于结构健康监测领域。包括结构损伤监测前，基于压电激励传感通道的导波信号，获得二维特征参数基准样本集，建立基准高斯混合模型；损伤监测过程中，基于压电激励传感通道的导波信号，获得二维特征参数监测样本集，建立监测高斯混合模型；基于监测和基准高斯混合模型之间的迁移距离，计算压电激励传感通道的动态概率特征信号；基于动态概率特征信号，对监测区域进行成像。本发明的方法可有效抑制时变服役环境对导波信号的不确定性影响，监测更为敏感，大幅降低了计算量、提高监测效率，实现了时变服役环境影响下结构损伤的可靠、准确成像定位，有助于实现损伤的在线监测。

本发明授权飞行器结构损伤的动态概率特征二维构建及在线成像方法在权利要求书中公布了：1.飞行器结构损伤的动态概率特征二维构建及在线成像方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，开始飞行器结构损伤监测前，基于压电激励传感通道的导波信号，获得二维特征参数基准样本集，建立基准高斯混合模型； 步骤S2，飞行器结构损伤监测过程中，基于压电激励传感通道的导波信号，获得二维特征参数监测样本集，建立监测高斯混合模型； 步骤S3，基于监测高斯混合模型和基准高斯混合模型之间的迁移距离，计算压电激励传感通道的动态概率特征信号；对于任意一个压电激励传感通道，针对每个离散采样点分别计算其监测高斯混合模型和基准高斯混合模型之间的迁移距离，所有离散采样点的迁移距离共同组成该压电激励传感通道的动态概率特征信号； 步骤S4，基于动态概率特征信号，对监测区域进行成像； 上述步骤S1中，具体包括以下步骤： 步骤S11，在时变服役环境下，分别采集被监测结构上各个压电激励传感通道的多组导波信号； 步骤S12，基于步骤S11中采集的导波信号，提取每个压电激励传感通道的基准互相关序列和基准差信号包络； 步骤S13，针对基准互相关序列和基准差信号包络进行离散采样； 步骤S14，提取各个压电激励传感通道的每个离散采样点对应的基准互相关序列值和基准差信号包络幅值，建立各个离散采样点的二维特征参数基准样本集； 步骤S15，基于二维特征参数基准样本集，建立基准高斯混合模型，来表征各个采样点的信号特征在时变服役环境影响下的不确定性分布； 提取每个压电激励传感通道的基准互相关序列和基准差信号包络，或提取每个压电激励传感通道的监测互相关序列和监测差信号包络，具体包括，提取第组导波信号和基准信号的差信号包络，长度同样为N，表达式为： 式中，为基准信号，为开始损伤监测前的第导波信号； 上述步骤S2中，具体包括以下步骤： 步骤S21，再次在时变服役环境下，采集各个压电激励传感通道的多组导波信号； 步骤S22，基于步骤S21中采集的导波信号，提取每个压电激励传感通道的监测互相关序列和监测差信号包络； 步骤S23，针对监测互相关序列和监测差信号包络进行离散采样； 步骤S24，提取各个压电激励传感通道的每个离散采样点对应的监测互相关序列值和监测差信号包络幅值，建立各个离散采样点的二维特征参数监测样本集； 步骤S25，基于二维特征监测样本集，建立监测高斯混合模型，来表征不确定性分布。

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