基于非线性兰姆波和贝叶斯推断的无基准损伤成像方法

AITNT
正文
推荐专利
基于非线性兰姆波和贝叶斯推断的无基准损伤成像方法
申请号:CN202511351439
申请日期:2025-09-22
公开号:CN120908305B
公开日期:2025-12-05
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于非线性兰姆波和贝叶斯推断的无基准损伤成像方法,涉及损伤成像领域,具体包括如下步骤:采集多条传播路径的非线性Lamb波信号;通过脉冲反转技术获得增强的二次谐波信号;提取包络信号的飞行时间特征;利用快速傅里叶变换获取非线性Lamb波信号的频谱,计算得到非线性系数损伤指数特征;基于贝叶斯估计进行特征级融合;利用哈密顿蒙特卡洛抽样求解损伤位置参数的后验概率密度函数,根据后验概率分布进行损伤概率成像定位。本发明的技术方案克服现有技术中通常需要部署大量传感器,难以满足工程实践中对高精度损伤检测和传感器数量最小化的双重需求的问题。
技术关键词
非线性Lamb波 二次谐波信号 成像方法 概率密度函数 指数特征 反转技术 后验概率分布 压电传感器 基准 包络 时间差 重构算法 协方差矩阵 蒙特卡洛 传感器阵列
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种基于超声平面波成像技术的混凝土内部裂缝检测方法
混凝土内部裂缝 超声平面波成像 主成分分析法 表达式 像素矩阵
2
一种基于人工智能的汽车热镀锌工艺参数优化方法及系统
热镀锌工艺 参数优化方法 索引 序列 矩阵
3
一种基于视觉自学习建模的设备异常判定方法
异常判定方法 隐马尔可夫模型 静态特征 动态 视觉
4
基于多模态成像的脂质斑块检测方法及成像系统
斑块检测方法 光谱特征提取 多模态 OCT成像装置 双包层光纤
5
用于机器人曲面铣削轮廓误差监测的特征融合与精炼嵌入稀疏贝叶斯学习方法及系统
稀疏贝叶斯学习 回归预测模型 字典 切削力 信息数据处理终端
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号