摘要
本发明涉及砼结构钢筋锈蚀监测与寿命预测技术领域,公开了一种基于钢筋锈蚀率的砼结构钢筋剩余寿命预测方法。该方法通过分布式智能传感器阵列实时采集钢筋混凝土表面多模态电化学数据,经小波包分解与特征提取,生成三维锈蚀特征张量。利用跨域特征迁移学习与注意力机制构建预测模型,动态分配不同锈蚀阶段特征权重。结合边缘计算节点与云端平台,进行在线推理与动态修正,输出钢筋截面锈蚀率分布云图及剩余寿命预测值,并推送至终端运维平台实现多级用户界面的预警信息动态可视化展示,有效提升砼结构维护管理的效率与水平。
技术关键词
剩余寿命预测方法
特征迁移学习
剩余寿命预测模型
多级用户界面
多通道卷积神经网络
动态可视化
分布式智能
运维平台
传感器阵列
钢筋锈蚀监测
信息熵
寿命预测技术
协方差矩阵
钢筋混凝土
多模态
事件触发机制
通道注意力机制