一种基于神经网络的多层异质结构导波损伤定位方法

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。