人工智能驱动的结构关键性能指标：混凝土桥梁健康监测的革新路径

《Intelligent Transportation Infrastructure》：Structural Key Performance Indicators for Condition Monitoring of Concrete Bridges Using Artificial Intelligence: A Review

本研究针对混凝土桥梁实际服役寿命与设计预期偏差的难题，系统综述了人工智能在结构健康监测中的创新应用。通过构建以结构关键性能指标为核心的评估框架，研究人员系统分析了图像、信号等多源数据驱动的AI模型在损伤识别、承载力预测等任务中的性能，提出了融合物理知识的机器学习范式，为提升桥梁监测的精准性与工程适用性提供了重要理论支撑与实践方向。

　　

在全球基础设施老龄化的背景下，大量建于20世纪中期的混凝土桥梁正逐步逼近设计寿命终点。材料退化、交通荷载增长及早期设计标准滞后等问题，导致桥梁安全风险持续累积。传统依赖人工巡检与简化物理模型的评估方法，难以应对复杂环境下的结构性能演化规律，亟需通过智能化手段实现精准监测与预警。

荷兰代尔夫特理工大学Berangi团队发表于《Intelligent Transportation Infrastructure》的综述文章，系统梳理了人工智能在混凝土桥梁结构健康监测中的前沿应用。研究以结构关键性能指标为核心，通过分析224篇文献，揭示了AI技术在从损伤检测到承载力评估全链条中的突破性潜力，为桥梁管理的数字化转型提供了关键理论支撑。

本研究主要采用文献计量学分析、多模态数据融合策略、物理信息机器学习框架及轻量化模型优化技术。通过Scopus数据库检索与PRISMA指南筛选文献，重点对比了卷积神经网络、支持向量机、集成学习等模型在图像、信号、点数据中的性能差异，并引入边缘计算与迁移学习提升工程适用性。

结构关键性能指标的识别与分类

研究首先明确了钢筋混凝土板桥与预应力混凝土桥的典型失效模式（如弯曲破坏、剪切破坏），并关联了裂缝宽度、应变、振动参数等可测量指标与结构承载力间的物理关系。通过系统梳理监测技术（如光纤传感器、声发射）与sKPI的对应关系，指出剪切相关指标监测方法的不足，为AI模型开发提供了靶向目标。

AI技术的数据处理流程创新

文章构建了从数据预处理到结果后处理的完整AI实施框架（图4）。在预处理阶段，针对图像阴影噪声与信号高频干扰，提出了基于Butterworth滤波与数据增强的优化方案；特征提取环节，核主成分分析与自动编码器显著提升了裂缝分类的维度压缩效率；分析阶段则依据任务需求灵活选用聚类（K-means）、分类（CNN、U-Net）或回归（SVM-GA）模型。

损伤识别精度与鲁棒性突破

在裂缝检测任务中，深度学习模型展现出显著优势。例如MobileNetV2在复杂背景下仍保持98.8%的准确率；U-Net通过像素级分割实现亚毫米级裂缝识别，且在暗光条件下稳定性突出。研究特别强调，引入真实环境噪声数据训练（如阴影、污渍）可提升模型泛化能力，NB-FCN（朴素贝叶斯全卷积网络）通过多源数据融合将野外检测误差率降至1.28%。

结构承载力预测的混合建模

AI模型在承载力预测中逐步替代传统数值模拟。Zhou等结合遗传算法优化支持向量机，利用裂缝张开比、动态挠度等特征，实现承载力预测R2>0.96；Locke团队通过贝叶斯估计修正有限元模型参数，构建了物理约束与数据驱动融合的混合评估框架。然而，此类模型仍受限于现场测量精度与小样本数据。

系统级框架与边缘部署实践

研究展示了多个集成化AI系统的工程价值。Nomura等将YOLO目标检测与VGG16分类器结合，实现从粗定位到像素级裂缝识别的全流程自动化；Droguett设计的轻量化DenseNet-13模型参数量仅35万，在移动设备上达到94.51%的交并比，为实时监测奠定基础。边缘AI技术的引入，进一步降低了数据传输延迟，支撑了桥梁监测的即时决策需求。

结论与展望

本研究证实AI技术能显著提升混凝土桥梁监测的自动化水平与评估精度，但其在数据异构性、模型可解释性及野外适应性方面仍存挑战。未来研究需重点突破三方面：一是发展物理信息机器学习，将力学约束嵌入模型训练；二是构建跨桥梁类型的标准化数据集，解决数据稀缺与不一致问题；三是通过轻量化设计与边缘计算，推动AI模型在资源受限场景的落地。该综述为桥梁工程与人工智能的跨学科融合提供了系统指引，有望加速基础设施智能运维时代的到来。