1.基于集成学习算法的碳纤维复合材料损伤定位方法，其特征在于包括如下步骤：

(1)选取碳纤维复合材料的受测区域，在所述受测区域建立坐标系xoy，并根据坐标系xoy将所述受测区域均等划分，形成若干个网格坐标，并在坐标系的x轴和y轴方向上分别粘贴应变片；

(2)选取已知重量且质量不同三个的重量块，任取一个重量块并将其依次放置在每个网格坐标中获取碳纤维复合材料结构应力变化产生的应变特征信号，三个重量块可以获取三个应变特征信号数据集，并将其对应记载为损伤模式1、2、3；

(3)构建集成学习算法模型，所述集成学习算法模型包括以支持向量回归机为弱学习器的SVR_Adaboost模型、以CART树为弱学习器的随机森林模型、极端随机树模型和梯度提升决策树模型；

(4)将损伤模式1采集的应变特征信号以及所述应变特征信号对应的网格坐标数据输入到步骤(3)构建的集成学习算法模型中训练所述集成学习算法模型，其中70％的数据进行集成学习算法模型训练，30％的数据进行集成学习算法模型测试；将损伤模式2、3采集的应变特征信号输入到训练后的所述集成学习算法模型中实现损伤定位用于验证集成学习模型在损伤定位应用领域具有迁移学习能力。

2.根据权利要求1所述的基于集成学习算法的碳纤维复合材料损伤定位方法，其特征在于：对步骤(2)采集的应变特征信号进行数据归一化处理，所述数据归一化处理包括消除基线漂移并进行降噪处理。

3.根据权利要求1所述的基于集成学习算法的碳纤维复合材料损伤定位方法，其特征在于：训练后的集成学习算法模型采用皮尔逊相关系数和均方根误差预测模型精度。

4.根据权利要求3所述的基于集成学习算法的碳纤维复合材料损伤定位方法，其特征在于：所述集成学习算法最优模型的弱学习器迭代次数为35次。