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A parameterized graph model with multiple segment components for structure crack topology identification
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AI
DOI：10.1016/j.istruc.2026.112978.png)
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摘要
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复杂拓扑裂纹的精确识别仍是结构健康监测中的一个挑战性问题。与依赖裂纹形态先验假设的常规方法不同，本研究提出了一种由多个段组件构建的参数化图模型。该模型提供统一的数学描述，明确编码几何参数和拓扑连接，从而无需预设裂纹形状信息。结合扩展有限元法（XFEM）进行正分析以及混合遗传-粒子群优化（GPSO）算法，该框架整合了基于局部应变场反馈的适应度驱动的自适应策略，以动态优化图结构。涵盖简单裂纹、复杂拓扑、曲线裂纹和多分支网络的数值模拟，以及铝合金板实验测试，均表明该方法在无噪声和含噪声测量条件下，均能以良好的几何精度和力学一致性重构裂纹构型。
