Engineering Reports文章合辑——基于深度学习的机械和结构健康监测

随着工业智能化和基础设施安全需求的提升，基于深度学习的机械与结构健康监测技术成为研究热点。传统监测方法依赖物理模型和人工特征提取，难以应对复杂工况下的高维、非线性数据。深度学习通过卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等模型，能自动提取传感器信号中的深层特征，实现损伤识别、故障定位和剩余寿命预测的智能化。

近年来，深度学习技术为土木与机械结构的智能化检测与维护开辟了新的路径。本文精选了Engineering Reports 近几年发表的部分相关文章，研究聚焦于桥梁、风力涡轮机叶片、污水管道等复杂结构的表面及内部损伤检测，结合非破坏性评估（NDE）、三维数字孪生、无人机巡检等技术，实现了从数据采集到自动化分析的闭环。通过改进的卷积神经网络（如YOLOv5）、多目标优化模型及混合算法，显著提升了缺陷识别的精度与效率。尽管在算法泛化性、实时性及数据标注成本等方面仍存挑战，但深度学习与工程检测的深度融合为工业资产管理、预防性维护及安全评估提供了可持续的解决方案。读者可免费阅读、下载、分享所有文章，扫描二维码可阅读相应文章。

文章合集（扫码可阅读全文）

Deep learning models for analysis of non-destructive evaluation data to evaluate reinforced concrete bridge decks: A survey

钢筋混凝土桥面无损评价数据分析的深度学习模型研究

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/eng2.12608

Portable motorized telescope system for wind turbine blades damage detection

用于风力涡轮机叶片损伤检测的便携式机动望远镜系统

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/eng2.12618

Mapping damages from inspection images to 3D digital twins of large-scale structures

将大型结构的损伤从检测图像映射到三维数字孪生体

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/eng2.12837

Autopilot control unmanned aerial vehicle system for sewage defect detection using deep learning

采用深度学习的自动驾驶仪控制的无人机污水缺陷检测系统

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/eng2.12852

Crack detection based on attention mechanism with YOLOv5

基于注意机制的YOLOv5裂纹检测

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/eng2.12899

Enhanced Multi-Objective Optimization Model for Bridge Performance Assessment and Prediction, Based on Improved PCA, K-Means Clustering, and Kaplan–Meier Survival Algorithm

基于改进PCA、K-均值聚类和Kaplan-Meier生存算法的桥梁性能评估与预测多目标优化模型

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/eng2.13017

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https://onlinelibrary.wiley.com/doi/toc/10.1002/(ISSN)2577-8196.health-monitoring

期刊简介

Engineering Reports是Wiley旗下的开放获取期刊，已被ESCI、EI COMPENDEX、CAS、DOAJ、Google Scholar和IET INSPEC等数据库收录。

期刊接受发表所有工程领域相关学科和计算机科学领域的原创性研究论文、综述、通讯和观点等类型文章。

Engineering Reports期刊旨在出版能够引起广泛读者阅读兴趣的高质量论文，发表的论文应阐述对科学问题的深刻理解，对科学问题的解决有重大贡献，论文的发现有助于引领和塑造科学与工程领域的未来，致力于为全球科学家、工程师、专业从事人员及各界同仁提供研究成果共享与交流平台，一起解决当今世界的各种挑战。

Engineering Reports致力于为提升研究质量提供动力；为跨国科研合作开拓途径；为交叉学科研究催生机遇；为机构间的合作创造机会；共同塑造美好的未来。

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