铁路轨道交通转向架、CR929飞机复合材料关键区域由于结构复杂、部位突出、承受各种载荷力很容易出现高应力集中,进而萌生损伤,其是需要特别关注的研究热点区域。大部分无损检测和结构健康监测方法虽然已经进行了大量的研究探讨,但仅能初步判断损伤缺陷是否存在,且准确地识别、定量表征损伤的扩展过程仍然具有一定的挑战性。以智能压电传感器网络为基础的超声导波结构健康监测（Structure health monitoring,SHM）技术易于集成于飞机结构和轨道交通关键结构区域,可以实时在线监测关键结构区域的结构状态参数用于识别损伤类型、损伤可能存在位置、损伤尺寸、损伤扩展程度,快速评估、判断结构的整体健康状况并预测结构剩余使用寿命,从而保障列车、飞机运行的安全性与稳定性。超声导波SHM技术在关键结构区域内具有很好的应用前景,且可以全面、快速且准确地监测列车、飞机关键结构区域内的损伤分布及损伤扩展情况,本文采用超声导波结构健康监测方法进行结构损伤监测研究。本文主要采用融合损伤因子（Damage indices,DIs）表征方法和改进概率加权成像算法（Modified probabilistic diagnostic imaging,MPDI）深入研究飞机结构和轨道交通转向架关键结构区域内的损伤扩展情况以及不同类型多损伤的数量、位置、尺寸等损伤特征信息,主要研究内容如下:（1）在列车、飞机关键结构热点区域设计、优化布置智能压电传感器网络层,选取合适的超声导波激励中心频率、激励模态以及信号采集参数。（2）在整个监测区域内使用先进的软件分析处理方法提取所有激励-接受传感路径的超声导波信号特征参数用于构建时、频幅值、能量、信号差异系数（Signal difference coefficient,SDC）损伤因子值,不同声学特征的损伤因子表征方法可以有效地识别损伤的萌生及扩展过程。（3）根据每条激励-接受传感路径的初始DIs值的权重值,采用线性融合和一阶差值融合方法融合每条传感路径上的所有可用DIs值,提出的融合DIs表征方法可以更直观地定量表征转向架构架、飞机复合材料关键结构区域内不同损伤尺寸和损伤深度的扩展情况,且融合DIs表征方法可以快速地反映被测结构的整体健康状况。（4）采用超声导波结构健康监测方法实验研究复合材料R结构关键区域内不同损伤尺寸扩展的SDC DIs值与相对距离RD、损伤面积DA之间的拟合回归数学模型关系式,然后根据拟合回归函数关系式反推未知损伤尺寸信息。（5）根据椭圆影响区域与损伤存在区域之间的关系优化损伤激励-接受传感路径中的损伤形状参数,提出了一种与每个损伤路径的损伤形状参数结合的MPDI算法,采用MPDI算法实验研究复合材料R结构、共胶结结构关键区域内不同损伤尺寸的扩展情况以及不同工况多损伤缺陷的损伤特征信息。实验结果表明MPDI算法可以准确地识别复合材料结构关键区域内的单损伤分布情况以及多损伤缺陷的位置、尺寸和数量等特征参数信息,且可以定量表征不同损伤尺寸、深度的扩展过程,同时也验证了 MPDI算法可以提高损伤识别的分辨率和精度和优化损伤形状参数的可行性。