引言
随着计算机信息科技的进步，人工智能方法在结构健康监测中的应用不断扩展深入。由于工程结构问题通常难以使用常规方法求解，而人工智能方法依靠强大的计算机性能，可以更加高效准确的求解此类最优化问题。神经网络、计算机视觉和群体智能优化算法等被广泛用于监测结构的安全性能和可靠程度。
智能识别方法基于有限元模型修正技术获取结构首先对结构响应和环境数据进行采集处理，该技术能够对采集到的数据进行分析处理，并得到反应结构健康状况的振动模态信息。接着建立预测模型和损伤指标，根据分析后的数据定位结构的损伤程度和损伤位置。根据损伤的和严重程度进行评判其风险等级，随后传输至决策控制中心进行综合评估并提出加固维修建议。
基于上述原理，即可利用人工智能技术实现实时的结构健康监测与预警系统。根据检测到的损伤程度和损伤位置综合评判，从而发出不同等级的预警信号。与此同时，还可对结构的优化设计和维护方案提供相应的依据。此外，人工智能技术还可对结构进行虚拟现实模拟，以实现对结构性能的全面、准确可靠的监测。大量基于人工智能的结构健康监测研究表明，该方法在结构损伤识别领域中的具有较大发展前景。
基于神经网络的结构健康监测
神经网络因其较强的特征提取性能，成为损伤识别、图像分割识别等工程问题的首要选择。由于卷积神经网络可有效减少参数数量和硬件需求，因此周兴康[1]等基于卷积神经网络的图像优化能力提出了一种检测预制梁损伤的方法，数值仿真结果表明，该方法能够有效定位预制梁的损伤位置和损伤程度。韩坤林等[2]基于度量和频段注意力原理，开发出融合策略改进的神经网络算法，随后使用隧道风机预埋基础模型进行数值仿真，最终结果表明卷积神经网络能够高精度识别隧道风机基础损伤。
基于计算机视觉的结构健康监测
计算机视觉主要以计算机替代人类视觉系统而完成自动化任务的研究领域。计算机视觉技术已广泛用于各类与图像和视频相关生活场景中。例如，购物时使用的刷脸支付、智能手机采用面容解锁及物体识别和图像恢复等。此外，该技术在工程中也得到了应用，例如识别墙体裂缝、钢材锈蚀和结构变形等结构构件的健康监测。
计算机视觉首先需要通过一定的媒介获取图像或视频，针对获取的输入的图像获得轮廓、前景和背景等信息，通过分析特定对象和周围环境数据来创建有意义的信息能力。前提需要训练计算机视觉的判断能使其对数据进行创建加工和处理。
基于群智能优化算法的结构健康监测
群体智能优化算法是基于生物生活习性、捕食行为和自然现象的仿生方法。通常分为种群初始化、适应度计算、位置更新、输出全局最优个体等基本流程。
群智能优化算法具有较强最优化问题时候的优越性，大量学者对群智能算法改进后用于结构健康监测领域。Huang等[4]研究了子结构法和单元相对模态应变能之间的联系，采用多种策略改进鲸鱼优化算法并将其应用于结构损伤，数值仿真结果表明改进算法具有较高的识别精度。Li等[5]将稀疏正则化和贝叶斯推理结合改进目标函数，并使用Jaya算法识别结构损伤，改进算法不仅具有较高的求解精度还具有较高的稳定性。吕昊等[6]创建了融合稀疏约束和结构模态参数的损伤识别方法，并提出一种基于非线性收敛因子、自适应权重和模拟退火策略的混合鲸鱼-退火算法用于结构损伤识别。Xu等[7]提出了结合模态应变能分解法和粒子群优化算法的两阶段识别方法。周宏元等[8]提出一种基于互相关函数的聚类蝴蝶优化算法的结构损伤识别方法。Khatir等[9]提出了一种结合局部频率变化比和归一化模态应变能的损伤检测指标，并使用教与学优化算法识别结构损伤，改进后算法获得了较好的识别结果。
结论
人工智能方法成为土木工程领域发展进步的重要引擎和源动力，促进土木工程紧跟时代步伐。人工智能技术求解此类常规方法同时人工智能还为土木工程技术的发展带来广阔前景和机遇。随着人工智能技术进步和应用领域的不断拓展，一定会为土木工程的发展带来突破和创新。
参考文献
[1] 周兴康，余建波.基于深度一维残差卷积自编码网络的齿轮箱故障诊断[].机械工程学报,2020,56( 7):96 -108
[2]韩坤林,汤宝平,刘大洋等.基于注意力改进卷积网络的隧道风机预埋基础损伤识别[J].振动与冲击,2023,42(10):307-313
[3] Huang MS, Cheng XH, Lei YZ. Structural damage identification based on substructure method and improved whale optimization algorithm [J]. Journal of Civil Structural Health Monitoring, 2021; 11(2): 351-380.
[4] Li J, Ding ZH, Hao H. Structural damage identification using improved Jaya algorithm based on sparse regularization and bayesian inference [J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2019; 132: 211-231.
[5] 吕昊, 冯仲仁, 王雄江, 等. 基于混合鲸鱼退火算法和稀疏正则化的结构损伤识别 [J]. 振动与冲击, 2021; 40(17): 1-7.
[6] Xu MQ, Wang SQ, Jiang YF. Iterative two-stage approach for identifying structural damage by combining the modal strain energy decomposition method with the multiobjective particle swarm optimization algorithm [J]. Structural Control and Health Monitoring, 2019; 26(2): e2301.
[7] 周宏元, 张广才, 王小娟, 等. 基于互相关函数的聚类蝴蝶优化算法的结构损伤识别 [J]. 振动与冲击, 2021; 40(17): 1-8.
[8] Khatir S, Abdel WM, Boutchicha D, et al. Structural health monitoring using modal strain energy damage indicator coupled with teaching-learning-based optimization algorithm and isogoemetric analysis [J]. Journal of Sound and Vibration, 2019; 448: 230-246.