一种图驱动钢箱梁裂纹发展预测方法

本发明涉及一种图驱动钢箱梁裂纹发展预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：数据体系化采集：采集的数据包括：裂纹图像数据、荷载历程数据、风速风向数据、应力数据；S2：图神经网络模型的模型设计与训练：采用多模态模块和分支设计；S3：裂纹扩展预测：将实桥数据输入训练好的图神经网络进行推理，得到疲劳裂纹处实际产生的应力幅；基于预测得到的应力幅和Paris模型预测接下来的裂纹长度发展情况。与现有技术相比，本发明多模态数据融合，提高了预测的准确性；高实用性和灵活性：针对不同的条件，提供了两种训练策略；将图神经网络与Paris模型结合，既利用了深度学习的强大拟合能力，又保留了经典模型的物理意义。