《Sensors》：Fabrication of Low-Cost and Customizable Planar Electrochemical Devices Using Multi-Material 3D Printing and Platinum Leaves
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基于超声导波(UGWs)的损伤定位是保障复合材料可靠性与安全性的关键手段，高效准确的损伤定位需要不同模态特征的深度融合。然而，现有的基于深度学习的损伤定位方法通常聚焦于单一模态特征，无法深入挖掘与融合不同特征。为此，研究人员提出了一种新颖的多模态特征感知与融合
基于超声导波(UGWs)的损伤定位是保障复合材料可靠性与安全性的关键手段，高效准确的损伤定位需要不同模态特征的深度融合。然而，现有的基于深度学习的损伤定位方法通常聚焦于单一模态特征，无法深入挖掘与融合不同特征。为此，研究人员提出了一种新颖的多模态特征感知与融合神经网络(Multimodal Feature Sensing and Fusion Neural Network, MSFN)，用于复合材料中基于UGWs的损伤定位。该方法采用创新的多模态输入模式，将损伤信号、散射波信号和能量密度信号三种不同模态信号作为输入送入网络。研究人员利用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)、门控循环单元(Gated Recurrent Units, GRUs)和双向门控循环单元(Bidirectional Gated Recurrent Units, BiGRUs)针对三种信号特性构建特定编码器，以高效快速提取不同模态特征。随后，研究人员采用注意力机制引导的特征融合策略聚合各类特征，映射损伤区域与信号特征之间的相关性，最终通过连续线性层解码输出最终损伤定位结果。后续实验结果表明，即使在噪声干扰下，MSFN的损伤定位精度仍可达98.13%。研究显示，其鲁棒性与准确性显著优于现有其他网络，且在定位速度与泛化性方面表现更优。所提出的MSFN架构包含基于CNN的DS编码器、基于GRU的SW编码器和基于BiGRU的ES编码器，随后接入注意力引导融合模块，证明了其在近实时结构健康监测(Structural Health Monitoring, SHM)应用中的可行性。
该研究背景立足于碳纤维增强聚合物（Carbon fiber-reinforced polymer, CFRP）复合材料因轻质高强等特性广泛应用于航空航天等复杂工程领域，但在外力与环境侵蚀下易产生开裂、分层及内部断裂等潜在损伤，威胁安全故亟需无损的结构健康监测（Structural Health Monitoring, SHM）手段。传统基于超声导波（Ultrasonic Guided Waves, UGWs）的基线减法与时频局部化管道受限于海森堡不确定原理，微弱微裂纹回波易被边界反射掩盖，信噪比低于10 dB时人工阈值法不可靠。现有深度学习方法多聚焦单模态特征，未能全面表征损伤信息且鲁棒性不足。为此研究人员开展基于多模态特征感知与融合神经网络（Multimodal Feature Sensing and Fusion Neural Network, MSFN）的UGWs损伤定位研究，提出融合时域与能量信息的多模态输入模式、针对异质信号设计特定编码器并引入注意力机制引导融合策略，实验验证其在噪声下精度达98.13%，鲁棒性、定位速度与泛化性均优于现存网络，论文发表于《Sensors》，为近实时SHM提供可行方案。
研究人员为开展研究采用的主要关键技术方法包括：使用在线超声导波测量平台的公开数据集，含1914个样本来自500×500×2 mm准各向同性CFRP板，以胶带粘附铝盘模拟可逆损伤并划分7个损伤区域，传感器阵列生成66通道数据；信号预处理采用20 kHz四阶巴特沃斯高通滤波，对散射波信号做连续小波变换（Continuous Wavelet Transform, CWT）取复Morlet小波系数模平方得能量密度信号并做Min–Max归一化；构建MSFN架构含基于CNN带残差连接（Residual Connections, ResCon）的DS编码器、基于GRU的SW编码器、基于双向GRU（Bidirectional Gated Recurrent Units, BiGRU）的ES编码器，经挤压激励通道乘的注意力融合后接三层线性层与Softmax做7类分类，损失函数为交叉熵，超参固定以保公平。
研究结果如下。
4.1. 消融实验，通过控制变量验证模块有效性。4.1.1. 多模态输入模式的有效性，研究人员对比损伤时域信号、散射波信号、能量密度信号的单双组合与三模态全输入，发现全输入（D,S,E）精度达99.04%，t-SNE可视化显示类间区分最优，证明能量密度信号含更丰富损伤特征信息，多模态融合提升表征能力。4.1.2. 特定编码器与注意力引导融合策略的有效性，同编码器换拼接融合改注意力融合精度提3.52%且耗时无大增；全用BiGRU虽精度97.99%但训练耗时2545.49 s，最终选定CNN+ResCon作DS编码器、GRU作SW编码器、BiGRU作ES编码器组合，精度达98.97%且计算负担降低，验证特定编码器匹配信号特性与注意力加权融合的必要性。
4.2. 鲁棒性与泛化性测试。4.2.1. 不同网络鲁棒性比较，向测试集加五组高斯噪声，低噪下MSFN、DCSCNet、MGNN约99%，高噪下单模态CNN、FCN、LSTM、DCSCNet降至约80%，MGNN在信噪比剧降时达88.78%，而MSFN仍达92.78%，因其多模态输入与注意力融合削弱噪声对特征提取干扰，非线性映射更完备。4.2.2. MSFN在不同特征分布下泛化性验证，用40、60、80、100、120 kHz五中心频率信号测试，同分布高斯白噪下各频精度约97%，40 kHz因20 kHz高通滤波损低频信息略降，100 kHz达99.05%，表明MSFN对异分布特征具强感知提取能力与泛化适应性。
讨论部分指出该方法解决单特征模态、鲁棒性差与低精度问题，多模态输入增多样性与抗噪力，特定编码器提效提取，注意力融合自适应聚合特征，公开数据集验证模块有效，噪下98.13%、变分布约97.85%优于现存法。局限为铝盘未复现真实分层与疲劳裂纹非线性散射，7类分类限空间分辨率，环境温度与各向异性影响波速需补偿，网格外或多损伤待扩充，边缘部署需量化剪枝优化。未来按CRISP-DM生命周期推进至真实损伤验证、回归解码连续坐标、温度与材料微调、扩充数据集与轻量化部署。
结论部分翻译：本文中，研究人员提出了一种基于UGWs的多模态特征感知与融合神经网络（MSFN）损伤定位新方法，主要解决现存基于UGWs深度学习模型面临的单特征模态、鲁棒性差与定位精度低等问题。首先，该方法采用创新多模态输入模式将不同类型信号整合入网络，通过结合时域与能量信息增强特征多样性并提升网络抗噪能力。其次，为准确高效提取特征，MSFN融入适配不同信号类型的特定编码器。此外，网络利用注意力机制引导特征融合策略自适应聚合多样特征，进一步增进网络精确表征损伤位置的能力。研究人员利用在线超声导波测量平台公开数据集验证方法有效性，通过系列消融实验论证多模态输入、特定编码器与注意力引导融合策略的功效。鲁棒性测试中MSFN在噪声条件下定位精度达98.13%；泛化性评估中MSFN处理不同特征分布信号时损伤定位精度保持在约97.85%。该方法的高精度、强抗噪与优异泛化显著优于现存深度学习方法。尽管取得成果仍需承认几点局限并规划路径：铝盘模拟损伤简化真实非线性散射拟用冲击分层与疲劳裂纹验证；7类分类限分辨率拟改回归网络输出连续(x, y)坐标；环境温度与各向异性需基线更新与温度补偿；网格外与多损伤待数据扩充；边缘部署需轻量化优化。研究人员将方法映射CRISP-DM生命周期，数据理解与准备对应信号预处理与CWT特征提取，建模对应MSFN架构，评估对应鲁棒泛化测试，部署对应压缩与硬件验证等未来方向，使MSFN成为智能SHM稳健基础并明晰工程转化路径。
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