一种桥墩裂缝的隐性风险识别、成因溯源与演化预测方法与流程

本技术涉及桥梁结构健康监测，具体涉及一种桥墩裂缝的隐性风险识别、成因溯源与演化预测方法。

背景技术：

1、在桥梁结构健康监测领域，桥墩作为关键承重构件，其裂缝的产生往往是混凝土水化热、沉降徐变、荷载疲劳及环境侵蚀等多因素耦合作用的结果。传统裂缝检测方法大多在裂缝发展至显性阶段后才借助传感器检测出来，存在明显的检测滞后性，难以在早期捕捉构件内部尚未外露的隐性损伤风险。

2、现有技术通常依赖单一传感器阈值判断或定期人工巡检来识别裂缝，难以利用长期积累的多源监测数据深入分析裂缝形成的复杂原因，导致在多因素耦合场景下容易出现成因误判或漏报。此外，尽管部分技术开始引入大数据和人工智能算法进行裂缝趋势预测，但现有的纯数据驱动模型在长周期、小样本预测中容易发散或产生违背物理常识的预测结果，如超出材料极限的扩展速率，缺乏有效的物理机理约束，导致预测结果的可信度不足，在裂缝处于隐性阶段时难以提前预判风险、实现成因诊断，无法支撑运维人员提早介入处置，容易造成隐性风险进一步劣化为显性病害。

3、因此，有必要提供一种桥墩裂缝的隐性风险识别、成因溯源与演化预测方法解决上述技术问题。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的桥墩裂缝隐性风险识别和成因溯源困难、纯数据驱动预测模型缺乏物理约束而导致预警前置性和归因性差的问题，本技术通过一种桥墩裂缝的隐性风险识别、成因溯源与演化预测方法，实现对桥墩裂缝隐性风险的提前识别、裂缝成因的精准诊断以及裂缝演化趋势的物理一致性预测。

2、为实现上述目的，本技术采用如下技术方案：

3、本技术提供了一种桥墩裂缝的隐性风险识别、成因溯源与演化预测方法，包括：获取桥墩的多源监测数据，基于各数据源的历史质量指标确定动态融合权重，并基于所述动态融合权重对所述多源监测数据进行融合，得到多源特征集合；基于所述多源特征集合和因果推理模型，确定各隐性风险因素对所述桥墩的裂缝的贡献概率，得到所述裂缝的成因分析结果；将所述桥墩的物理退化规律作为约束条件融入数据驱动模型，基于所述多源特征集合和受约束的所述数据驱动模型，预测所述裂缝的演化趋势；基于所述演化趋势和所述成因分析结果，生成所述桥墩的风险评估结果及预警信息。

4、作为优选，获取各所述数据源在历史时间段内的历史质量指标，基于所述历史质量指标计算各所述数据源的置信度，对各所述数据源的置信度进行归一化处理，将归一化后的置信度确定为所述动态融合权重；基于所述动态融合权重对所述多源监测数据中的时序特征、图像特征和环境特征进行加权融合，得到所述多源特征集合；构建包含多源参数节点和裂缝节点的因果图，基于所述多源特征集合更新所述因果图的条件概率，并基于更新后的所述因果图计算各所述隐性风险因素对所述裂缝的贡献概率，得到所述裂缝的所述成因分析结果。

5、作为优选，采用贝叶斯网络或决策树算法构建所述因果图，其中，所述多源参数节点包括荷载节点、环境节点和结构响应节点，所述裂缝节点包括不同类型的裂缝子节点；基于所述多源特征集合，采用最大似然估计方法计算所述多源参数节点与所述裂缝节点之间的条件概率表；将当前时刻的所述多源特征集合输入所述因果图，通过贝叶斯推理计算各所述裂缝子节点的后验概率，将所述后验概率作为所述贡献概率，并输出所述裂缝的所述成因分析结果，所述成因分析结果包括各成因类型对应的概率分布，以及触发所述裂缝的事件。

6、作为优选，将所述物理退化规律转化为物理残差惩罚项，将所述物理残差惩罚项加入所述数据驱动模型的损失函数中，通过最小化包含所述物理残差惩罚项的所述损失函数对所述数据驱动模型进行参数更新，得到受软约束的所述数据驱动模型；和/或，将所述物理退化规律转化为物理边界截断条件，在所述数据驱动模型输出初始预测结果后，基于所述物理边界截断条件对所述初始预测结果进行截断修正，得到受硬约束的所述数据驱动模型；基于所述多源特征集合，通过受软约束的所述数据驱动模型和/或受硬约束的所述数据驱动模型，预测所述裂缝的演化趋势。

7、作为优选，获取所述桥墩的材料疲劳损伤方程和/或结构徐变模型作为所述物理退化规律；构建时间序列神经网络作为所述数据驱动模型，所述时间序列神经网络包括长短期记忆网络层和全连接输出层；基于所述物理退化规律计算所述裂缝在相邻时间步之间的物理演化残差，将所述物理演化残差的平方和作为所述物理残差惩罚项；构建包含数据预测误差项和所述物理残差惩罚项的联合损失函数，基于历史监测数据集计算所述联合损失函数的梯度，并采用反向传播算法更新所述时间序列神经网络的权重参数，得到受软约束的所述数据驱动模型。

8、作为优选，获取所述裂缝的当前严重度指标、基于所述演化趋势确定的预测增长率指标以及基于所述多源特征集合确定的结构异常指标；按照所述当前严重度指标、所述预测增长率指标和所述结构异常指标各自对应的预设权重进行加权求和，得到风险指数；将所述风险指数与多个预设风险阈值进行比对，确定所述桥墩的风险等级；基于所述风险等级、所述成因分析结果和所述演化趋势，生成包含预警等级和推荐维护策略的所述预警信息。

9、作为优选，获取所述桥墩的后续维护记录和实际演变数据，将所述后续维护记录和所述实际演变数据加入训练样本库；当所述数据驱动模型的预测结果与所述实际演变数据之间的偏差超过预定误差阈值时，基于更新后的所述训练样本库对所述因果推理模型和所述数据驱动模型执行增量训练，更新所述因果推理模型和所述数据驱动模型的参数；基于最近预设时间段内的所述多源监测数据的统计分布，自适应调整所述动态融合权重和所述预设风险阈值。

10、此外，本技术还提供了一种桥墩裂缝的隐性风险识别、成因溯源与演化预测系统，包括：数据融合模块，用于获取桥墩的多源监测数据，基于各数据源的历史质量指标确定动态融合权重，并基于所述动态融合权重对所述多源监测数据进行融合，得到多源特征集合；成因溯源模块，用于基于所述多源特征集合和因果推理模型，确定各隐性风险因素对所述桥墩的裂缝的贡献概率，得到所述裂缝的成因分析结果；演化预测模块，用于将所述桥墩的物理退化规律作为约束条件融入数据驱动模型，基于所述多源特征集合和受约束的所述数据驱动模型，预测所述裂缝的演化趋势；预警生成模块，用于基于所述演化趋势和所述成因分析结果，生成所述桥墩的风险评估结果及预警信息。

11、此外，本技术还提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上述方案所述的桥墩裂缝的隐性风险识别、成因溯源与演化预测方法。

12、此外，本技术还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行如上述方案所述的桥墩裂缝的隐性风险识别、成因溯源与演化预测方法。

13、有益效果：

14、本技术提供的技术方案，通过将桥墩的物理退化规律转化为物理残差惩罚项或物理边界截断条件，深度融入数据驱动模型的训练或推理过程，构建了物理和数据双驱动的演化预测机制。该机制利用物理规律作为先验知识约束模型的解空间，有效抑制了纯数据驱动模型在长周期预测中因数据噪声或样本稀缺导致的过拟合与物理违背现象，显著提升了裂缝演化趋势预测的物理合理性及长期可信度。传统裂缝检测方法大多待裂缝发展至显性阶段后，才依靠传感器完成检测，存在明显的检测滞后性，本技术可在裂缝尚处于隐性阶段时提前预测风险，并同步开展成因诊断分析，便于运维人员提早介入干预，避免隐性风险持续劣化发展为显性病害。

15、同时，本技术基于各数据源的历史质量指标动态计算融合权重，并结合因果推理模型构建多源参数与裂缝状态之间的因果关系图谱，实现了多因素耦合场景下的精准成因溯源。相较于传统固定权重融合或简单相关性分析，该方案能够自适应屏蔽低置信度数据的干扰，并量化解析各隐性风险因素对裂缝发展的贡献概率，有效克服了复杂工况下成因误判的技术问题，实现对桥墩裂缝隐性风险的提前识别、裂缝成因的精准诊断以及裂缝演化趋势的物理一致性预测。