应力波因子技术是近几年来发展起来的复合材料损伤监测的新技术，该文根据应力波在蜂窝夹层结构中传播的特点，首次提出了一种基于最小二乘法拟合处理的应力波因子提取技术，以剔除应力波的传播距离对监测波形峰值的影响，突出损伤的作用，实验结果表明，该应力波因子法不但可以对蜂窝夹层结构中的损伤实现主动、在线监测，而且还能表征损伤的程度。

针对大型的碳纤维复合材料机翼盒段壁板结构，研究采用光纤布喇格光栅测量结构应变场分布，提出采用最小二乘支持向量机（LS—SVMs）建立应变场-损伤非线性黑箱模型辨识结构损伤法，对典型的飞机碳纤维复合材料盒段壁板结构进行健康监测研究。针对大尺寸带有加强桁条和螺钉通孔的复杂结构盒段壁板试件，建立了7个点的布喇格光栅应变测量网络测量试件有代表性区域的应变场。通过施加280个不同的点载荷模拟损伤，建立应变场与损伤的非线性映射关系黑箱模型；采用LS-SVMs的黑箱模型辨识法对应变场进行有效辨识，准确地判别出280种结构损伤的位置和程度。

航空结构服役于时变环境极易导致结构损伤监测信号产生不确定的变化,从而降低损伤监测的可靠性,已成为阻碍航空结构健康监测技术应用的关键问题之一.针对此问题,提出了一种基于导波强化裂变聚合概率模型的损伤监测方法.首先,提出了一种强化裂变聚合建模算法建立稳定的高斯混合模型（Gaussian mixture model,简称GMM）,从而建立导波监测特征参数在时变因素影响下的概率模型;其次,采用概率分量最小匹配Kullback-Leibler距离来定量表征高斯混合模型在损伤作用下的累积迁移趋势,从而实现损伤判别.在真实飞机大梁结构上对方法进行验证,结果表明,该方法能够在时变边界条件影响下实现损伤的可靠和稳定监测,且与基于导波损伤因子的监测方法相比,损伤监测的可靠性得到明显提高.