元の名称記録: 沧州交发智能科技有限责任公司

本发明涉及桥梁结构健康监测与损伤诊断技术领域，且公开了一种基于物理信息神经网络的桥梁损伤识别方法。该基于物理信息神经网络的桥梁损伤识别方法，通过优化数据采集方案、设计桥梁专属物理约束、构建双项损失函数及标准化网络训练流程，实现桥梁损伤的高效、精准识别，克服现有桥梁损伤识别技术中人工依赖强、标注样本需求大、抗干扰能力弱、识别精度低的问题，提供一种融合物理信息神经网络的损伤识别方法。通过将桥梁结构力学原理与神经网络技术深度结合，在降低标注样本依赖的同时，提升损伤识别的准确性、鲁棒性及工程实用性，满足桥梁运营阶段实时健康监测的实际需求。

本发明涉及桥梁健康监测与寿命评估技术领域，具体而言，涉及一种基于数字孪生的桥梁寿命预测系统，该系统包括数据采集模块、数据处理模块、数字孪生模型构建模块、寿命预测模块及可视化展示模块，各模块依次连接，形成“数据采集‑处理‑建模‑预测‑展示”的完整技术链路。预测精度高：通过多源数据融合与数字孪生模型的动态同步，结合智能算法训练，避免了传统方法单一数据或固定模型的局限性，预测误差显著降低，实时性强：数据采集、处理与模型更新均实现自动化、实时化，可动态反映桥梁状态变化，及时捕捉潜在风险，实用性广：适用于各类桥梁类型，且可视化平台与预警功能便于运维人员操作，为桥梁全生命周期管理提供决策支持。