一种基于深度学习的通航设施疲劳寿命评估系统

本发明公开了一种基于深度学习的通航设施疲劳寿命评估系统，包括如下模块：数据采集和预处理模块，用于采集通航设施各部件的多维度监测数据，并进行预处理；数据降维模块，用于应用Isomap算法进行降维处理；设施状态量化模块，用于进行量化处理，生成设施状态量化特征集；裂纹扩展路径图谱生成模块，用于根据Gromov‑Wasserstein距离生成裂纹扩展路径图谱；疲劳寿命评估模块，用于根据裂纹扩展特征和设施的结构特性，进行疲劳寿命评估；风险评估模块，用于对疲劳寿命评估结果集进行风险评估；结果可视化模块，用于将疲劳寿命评估结果集通过图形化界面呈现。本发明结合多维数据与深度学习，精确评估通航设施的疲劳寿命与裂纹扩展。