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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利复合材料胶接试样的声发射数据流的动态特征评价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：CN116257971B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202211452955.1，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权复合材料胶接试样的声发射数据流的动态特征评价方法是由刘鹏飞;陈泓宇设计研发完成，并于2022-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本复合材料胶接试样的声发射数据流的动态特征评价方法在说明书摘要公布了：本发明涉及复合材料声发射检测与健康监测研究领域，旨在提供一种复合材料胶接试样的声发射数据流的动态特征评价方法。该方法包括：声发射信号数据的获取与处理、拉普拉斯评分的动态化处理，多集群特征选择的动态化处理和常规声发射特征的动态评价；通过对声发射特征的损伤表征作用偏好进行分析，得出声发射特征是否适用于损伤模式识别、奇异信号检测或损伤过程表征的评价结果。本发明能够实现复合材料胶接试样的声发射数据流的动态评估，对发掘特征蕴含的与损伤表征相关的信息有重要意义。

本发明授权复合材料胶接试样的声发射数据流的动态特征评价方法在权利要求书中公布了：1.一种复合材料胶接试样的声发射数据流的动态特征评价方法，其特征在于，该方法包括：声发射信号数据的获取与处理、拉普拉斯评分的动态化处理，多集群特征选择的动态化处理和常规声发射特征的动态评价；通过对声发射特征的损伤表征作用偏好进行分析，得出声发射特征是否适用于损伤模式识别、奇异信号检测或损伤过程表征的评价结果； 所述声发射信号数据的获取与处理，具体包括以下步骤： 1根据常规方法制备复合材料胶接试样，对试样进行单轴拉伸试验，得到声发射信号数据； 2针对得到的声发射信号数据，进行下述处理： 设定需要采集的特征：声发射信号在时间维度上不断产生，而在特征维度上特征总数保持不变；假设在t时刻系统共记录个信号，每个信号被表示为p维向量，即，；整个声发射信号数据转换为个p维向量，作为后续两种动态化处理的基本数据内容与形式； 所述拉普拉斯评分的动态化处理，具体包括以下步骤： 基于拉普拉斯评分算法进行特征动态处理，构建t时刻的一个顶点数为的最近邻图，其中每个顶点代表一个声发射数据点；计算t时刻的拉普拉斯矩阵，并将每个特征进行去平均化处理；计算t时刻第r个特征的拉普拉斯评分，获得静态数据集中特征的拉普拉斯评分；在t+1时刻对图进行更新以构建t+1时刻的最近邻图，计算t+1时刻的邻接矩阵；获取权重矩阵之后，计算t+1时刻的拉普拉斯矩阵和度矩阵；再对t+1时刻各个特征进行去平均化处理，获得t+1时刻各个特征的拉普拉斯评分； 所述多集群特征选择的动态化处理，具体包括以下步骤： 记t时刻个声发射撞击信号组成的矩阵为，对其转置进行奇异值分解，求解以为目标变量的LASSO回归问题；在求得系数矩阵后，对于任一声发射特征计算出多集群特征选择分数，以用于静态数据集中特征子集的选择，；在t+1时刻，为避免前期声发射数据的重复输入，引入矩阵草图方法以有效地保持的低秩近似；然后使用正则化回归实现特征选择，得到t+1时刻的特征系数矩阵，计算出t+1时刻各声发射特征的评分。

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