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龙图腾网获悉华东理工大学申请的专利一种基于神经网络的多层异质结构导波损伤定位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：CN120893262B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202511376155.X，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种基于神经网络的多层异质结构导波损伤定位方法是由项延训;刘立帅;李优诚设计研发完成，并于2025-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的多层异质结构导波损伤定位方法在说明书摘要公布了：本发明涉及多层异质结构分析技术领域，提供了一种基于神经网络的多层异质结构导波损伤定位方法，首先通过有限元仿真模块获取仿真时域信号数据，并由数据处理模块计算出宽频损伤指数。接着，集成神经网络模型接收时域信号与宽频损伤指数作为双输入，该模型内部的卷积神经网络分支提取信号局部模式，长短期记忆网络分支建模时序信息，自编码器分支进行降噪与潜在特征提取。随后，特征融合层与注意力机制模块对各分支的输出进行合并与加权，并由全连接网络输出缺陷的平面坐标及所在层数。最后，损伤概率重构模块根据输出结果生成最终的缺陷成像图,实现了对多层异质结构中深层缺陷的精准定位。

本发明授权一种基于神经网络的多层异质结构导波损伤定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的多层异质结构导波损伤定位方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一，利用有限元仿真技术模拟所述多层异质结构在不同损伤状态下的导波传播过程，获取包含损伤位置和层数信息的仿真时域信号数据，将所述仿真时域信号数据作为训练集；基于所述时域信号数据中直达波的能量，计算表征基准信号与检测信号之间差异的宽频损伤指数； 步骤二，将所述时域信号数据与所述宽频损伤指数输入到由卷积神经网络分支、长短期记忆网络分支和自编码器分支并行设置的集成神经网络模型中；其中，所述卷积神经网络分支用于提取所述时域信号数据中的局部空间特征；所述长短期记忆网络分支用于对所述时域信号数据中的时序特征进行建模，以捕捉不同层间的传播延迟特征；所述自编码器分支用于对所述时域信号数据进行降噪处理并提取其潜在特征； 步骤三，将三个分支提取的特征在特征融合层进行融合，并通过注意力机制模块对融合后的特征进行加权；将加权后的特征输入至多层全连接网络进行非线性映射，建立所述时域信号数据和所述宽频损伤指数与缺陷位置及层数之间的映射关系，最终输出所述缺陷在板上的平面坐标x和y以及所在的层数N； 步骤四，结合损伤概率重构算法对输出的平面坐标x和y以及所在的层数N进行处理，生成所述缺陷的精确成像图。

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