该成果主要涉及到：实现对加工过程进行非接触式测量，综合考虑声、振、热多物理场信号对于损伤评估的表现形式，构建不限于本项目的可拓展特征信号数据库；探究加工过程中的零部件损伤机理，挖掘蕴含在信号中的机理特征，能够将信号与损伤机理构建映射关系，为实现在加工过程中的实时损伤评估提供基础；采取数据驱动方法，构建一个通过基于受热、冲击损伤机理约束的全连接神经网络建立的损伤预警模型，在实际加工过程中，实现对加工过程进行实时监测，获取损伤评估结果。零部件加工过程的实时损伤评估可以及时发现加工过程中出现的问题，从而及时采取措施，避免故障的发生，可以有效地提高生产效率、提高产品质量和降低生产成本。加工过程中的损伤评估面临信号采集难度大，信号分析困难，人工评价不准确等问题，现有检测手段主要是在零配件加工完成之后进行质量检测，耗时费力，且部分数据难以获取。因此，实现零部件加工过程中监测数据的非接触式测量成为研究重点，建立一整套评估系统是目前研究零部件损伤评估过程中迫切需要完成的一项重要工作，实时零部件加工的故障监测具有重要的意义和必要性。