一种基于深度学习的钢结构焊缝缺陷全生命周期预测与质量评级方法

本发明公开了一种基于深度学习的钢结构焊缝缺陷全生命周期预测与质量评级方法，属于智能制造与工业人工智能技术领域；所述方法包括：采集钢结构焊缝在制造、检测与服役阶段的全生命周期多源数据，并利用这些数据构建并训练一个物理信息增强的深度学习神经网络模型；将当前缺陷状态与服役条件输入至所述训练好的神经网络模型中，预测缺陷在未来时间点的演化轨迹；基于所述演化轨迹，结合时变可靠性理论，输出面向结构安全风险的动态质量评级；本发明克服了现有技术中检测滞后、评级静态且与生命周期安全脱节的缺陷，实现了对焊缝缺陷的预测性感知与动态智能评级，为钢结构工程的安全运维与预测性维护提供了核心决策支持。