基于域自适应对抗生成样本的金属损伤导波智能迁移识别方法

来源：振动与冲击杂志2025年第3期北京时间：

作者：王莉，，刘国强，杨宇，张超，裘进浩qiu@nuaa

单位：1.南京航空航天大学航空航天结构力学及控制全国重点实验室，南京210016；2.中国飞机强度研究所强度与结构完整性全国重点实验室，西安710065

摘要：针对工程场景下缺乏大量标注完备的真实损伤样本，而难以学习到可用的智能诊断模型的难题，本文提出了一种基于域自适应对抗生成样本的金属损伤导波智能迁移诊断方法。首先，采用有限元仿真得到了大量标签丰富的模拟损伤导波监测数据，然后采用生成对抗神经网络(Wasserstein Generative Adversarial Networks with Gradient penalty, WGAN-GP)实现了模拟损伤监测样本至真实损伤的域自适应对抗样本的生成，最后构建了基于对抗生成样本的损伤智能诊断模型，实现了对未知标签真实损伤监测样本的高可靠分类诊断。金属开孔结构疲劳裂纹导波监测试验验证结果表明：所提方法可实现模拟损伤导波识别知识至疲劳损伤的跨域迁移，且在无真实损伤标注样本时也可实现对裂纹损伤的高精度智能识别。<br>

关键词：疲劳裂纹；导波；生成对抗神经网络；卷积神经网络；迁移学习