基于表面监测与物理-数据模型的混凝土寿命预测方法

本申请涉及了一种基于表面监测与物理‑数据模型的混凝土寿命预测方法，本方法通过机器学习模型实现将外部环境动态与内部离子输运机理相关联，将通过非侵入式表面传感器采集的、易于获取的环境时序数据，智能地转化为对氯离子扩散物理模型中难以测定且动态变化的目标氯离子输运关键参数的实时修正值，从而驱动物理模型进行高保真度的寿命预测。通过物理模型为骨架，机器学习为引擎的协同机制，实现了对混凝土结构寿命的高精度、无损、动态化预测，兼具物理解释性与智能化，具有重要的工程应用价值。