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龙图腾网获悉郑州大学申请的专利一种基于振动模态数据无损检测薄板残余应力场的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：CN116448298B 。

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：202310182616.4，技术领域涉及：G01L5/00；该发明授权一种基于振动模态数据无损检测薄板残余应力场的方法是由黄策;杭宏霖;王志远;王珂设计研发完成，并于2023-03-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于振动模态数据无损检测薄板残余应力场的方法在说明书摘要公布了：本发明属于残余应力无损检测领域，具体涉及一种基于振动模态数据无损检测薄板残余应力场的方法。所述方法采用振动模态数据识别薄板残余应力分布，测量过程无损、非接触，操作方便且成本低，这在国际上尚属首次。本发明提供的方法具有稳定的收敛性及良好的抗噪性，在采用包含测量噪声的少数固有频率及部分振型为观测数据时，依然可以实现薄板内残余应力的准确识别。

本发明授权一种基于振动模态数据无损检测薄板残余应力场的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于振动模态数据无损检测薄板残余应力场的方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：基于特征应变理论对薄板内的残余应力进行参数化表达，得到面内残余应力的参数化表达式； S2：基于非线性有限元原理和柯基霍夫板壳理论，建立包含参数化残余应力场的板壳面外自由振动的非线性有限元模型，对所述非线性有限元模型进行模态分析，得到薄板的振动模态数据与残余应力参数之间的对应关系； S3：根据所述对应关系将残余应力识别建模为残余应力参数识别的非线性最小二乘优化问题，所述非线性最小二乘优化问题的目标函数为振动模态数据的测量值与计算值之间的加权残差； S4：对薄板的振动模态数据进行灵敏度分析，得到灵敏度矩阵，利用所述灵敏度矩阵将S3中得到的非线性最小二乘优化问题转化为线性最小二乘优化问题，采用吉洪诺夫正则化与置信限制结合的迭代方法求解所述线性最小二乘优化问题，识别残余应力参数，最终得到薄板内的残余应力分布； 步骤S1的具体过程为： S101：假设薄板内的残余应力由薄板面内存在的特征应变引起，所述特征应变表示为，其中为用户定义的基底函数，为待定系数；令薄板的面内位移为，则薄板的面内总应变为；所述面内总应变表示为特征应变与对应的弹性应变之和，即 S102：由于残余应力表示为，其中为弹性算子，已知特征应变时，将薄板的残余应力求解变分方程为：寻找，使得，其中为薄板的泊松比，为薄板的中面，中面边界分为约束部分与自由部分，表示具有平方可积导数的函数空间，为变分算子，为一维挠度空间； S103：基于方程和，建立薄板的面内残余应力的参数化表达式：，其中为特征应变的基底函数，为对应的残余应力基底函数，为由特征应变求解残余应力的线性算子。

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