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龙图腾网获悉郴州湘南麻业有限公司申请的专利黄麻纤维增强复合材料强度性能检测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：CN121540522B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202610049010.7，技术领域涉及：G01N3/00；该发明授权黄麻纤维增强复合材料强度性能检测方法是由黄友清;周迎春;谢吉德设计研发完成，并于2026-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本黄麻纤维增强复合材料强度性能检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及复合材料强度检测技术领域，公开了一种黄麻纤维增强复合材料强度性能检测方法。该方法通过多源传感信号提取多尺度力学特征，构建其与内部损伤状态的映射网络。创新性地引入虚拟加载驱动器，基于特征输入在模拟环境中执行动态加载并预测虚拟损伤场演化，据此实时调整物理加载控制参数。通过融合实际加载反馈数据与虚拟演化数据，在线修正映射网络并迭代优化驱动器参数，形成闭环自适应加载过程，直至数据收敛于预设损伤判据阈值，最终输出强度性能指标。本发明实现了对复合材料损伤演化的实时追踪与加载策略的自适应调控，提升了强度检测的精准度与测试效率。

本发明授权黄麻纤维增强复合材料强度性能检测方法在权利要求书中公布了：1.一种黄麻纤维增强复合材料强度性能检测方法，其特征在于，所述方法包括： 通过多源传感单元获取黄麻纤维增强复合材料试样的实时物理场信号，并提取物理场信号中的多尺度力学特征； 建立所述多尺度力学特征与试样内部损伤状态之间的映射网络； 构建虚拟加载驱动器，并根据预设的加载路径对所述虚拟加载驱动器进行模拟标定，生成驱动参数集； 将所述虚拟加载驱动器导入所述映射网络，以所述多尺度力学特征作为输入条件，驱动所述虚拟加载驱动器在模拟环境中执行动态加载； 实时捕获所述动态加载过程中试样内部虚拟损伤场的演化路径； 基于所述虚拟损伤场的演化路径计算加载控制参数的实时调整量； 通过物理加载装置执行与所述加载控制参数对应的实际加载操作，并同步采集实际加载过程中的反馈力学数据； 将所述反馈力学数据与所述虚拟损伤场的演化数据进行融合比对，修正所述映射网络的内部权重； 根据修正后的映射网络，迭代优化所述虚拟加载驱动器的驱动参数集； 重复所述执行动态加载至迭代优化驱动参数集的过程，直至所述反馈力学数据收敛于预设的损伤判据阈值，输出最终的强度性能指标； 所述通过多源传感单元获取黄麻纤维增强复合材料试样的实时物理场信号，并提取物理场信号中的多尺度力学特征具体包括： 布置声发射传感器阵列以捕获试样在微小载荷下的声波发射信号，同时布置分布式光纤传感器网络以测量试样表面的全场应变分布； 同步采集所述声波发射信号与所述全场应变分布数据，构成时间对齐的物理场信号序列； 对所述物理场信号序列进行时频联合分析，从声波发射信号中分离出纤维断裂、基体开裂及界面脱粘的特征频段能量； 从所述全场应变分布数据中提取应变集中区域的梯度变化率与应变能密度分布云图； 将所述特征频段能量与所述应变集中区域的梯度变化率进行空间位置关联，识别出损伤萌生核心点； 基于所述应变能密度分布云图与所述损伤萌生核心点，计算在介观尺度下各损伤区域的能量释放率趋势； 汇总所述损伤萌生核心点的空间坐标、所述能量释放率趋势以及所述特征频段能量的时变轨迹，构成本次检测所需的所述多尺度力学特征数据集合； 所述建立所述多尺度力学特征与试样内部损伤状态之间的映射网络包括： 将所述多尺度力学特征数据集合中的各项数据归一化至同一量纲空间； 构建一个包含卷积层与长短期记忆层的混合神经网络模型，其中卷积层用于处理具有空间拓扑关系的应变能密度分布云图数据，长短期记忆层用于处理所述特征频段能量的时变轨迹数据； 将所述损伤萌生核心点的空间坐标与所述能量释放率趋势作为注意力机制的引导信号，输入至所述混合神经网络模型； 使用历史试验中已知损伤状态的黄麻纤维增强复合材料试样的力学特征与损伤形貌图像对所述混合神经网络模型进行训练； 训练完成后，所述混合神经网络模型能够根据输入的实时多尺度力学特征，输出一个描述试样内部微裂纹密度、裂纹扩展方向及界面损伤面积的定量化损伤状态矩阵。

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