基于数字孪生和深度学习的单层北方受损砌体结构动态裂缝检测

摘要

砌体结构材料特性、本构关系和几何构造的复杂性导致结构抗震性能分析过程繁琐且复杂，而现有方法无法有效识别追踪结构动态裂缝演化.为提高结构抗震性能损伤评估的效率与精度，本文提出一种基于数字孪生和深度学习的砌体结构动态裂缝检测方法.为准确反映结构的非线性力学行为，通过集成结构监测数据与精细化有限元建模，建立了可阶段性动态更新的砌体结构数字孪生模型.通过砌体结构振动台试验，为数字孪生模型提供校准与验证依据，结果表明模型可准确模拟结构在地震作用下的响应与损伤状态.通过数字孪生模型与振动台试验分析了砌体结构受地震波作用下的裂缝演化，所提出的方法可以准确追踪裂缝变化规律，砌体结构动态裂缝追踪检测的Accuracy, F1-score和mIoU分别可达0.962,0.731,0.577.

关键词

砌体结构 / 数字孪生 / 振动台试验 / 裂缝演化 / 深度学习

基金资助

国家科技部外国专家资助项目（H20250273）; 北京科技大学来华留学发展资助项目（2025LHFZ02）; 中国港湾工程有限责任公司科技研发项目（2026-ZGKJ-TDYF-12）