一种面向金属腐蚀损伤监测与预测的数字孪生系统

本发明公开了一种面向金属腐蚀损伤监测与预测的数字孪生系统，属于材料腐蚀监测与人工智能交叉技术领域，本系统包括实时采集模块、腐蚀图像分割模块、Q235有限元模型构建模块和数字孪生实现模块；系统采集腐蚀试验结构化数据和非结构化数据；将采集的腐蚀图像依次进行腐蚀图像增强和腐蚀图像分割，并进行分割结果分析，获取图像特征数据；使用COMSOL对不同腐蚀场景进行仿真建模并输出仿真结果；并训练回归类神经网络模型实现腐蚀深度预测，本系统实现了腐蚀状态的实时监测与高精度预测，显著降低设备维护成本与安全风险，为金属材料服役性能智能化健康管理提供创新解决方案。