数字孪生疲劳裂纹检测框架

实时检测预测

将计算机视觉裂纹识别与概率疲劳裂纹扩展模型相融合，显著降低钢结构疲劳评估中的不确定性。

鲁乃唯 · 王凯 · Wang, Honghao · Xiaofan, Liu · Luo, Yuan

Thin-Walled Structures 2026

技术优势

检测无需接触

从图像中自动识别裂纹，减少人工巡检工作量。

量化预测不确定性

用动态贝叶斯网络量化模型参数不确定性，使预测更可靠。

更新模型参数

能根据检测数据更新模型参数，从而更准确地预测疲劳寿命。

应用场景

• 钢结构健康监测：从图像实时识别裂纹并更新模型，减少人工巡检。
• 疲劳寿命预测：融合检测数据与概率模型，给出不确定性量化的寿命预测。
• 工业检测：无需额外硬件，输入图像即可完成裂纹检测。