基于深度生成建模与集成学习的锈蚀钢筋混凝土梁抗剪承载力预测及可靠性分析

针对锈蚀钢筋混凝土(CRC)梁抗剪承载力预测数据稀缺、传统模型精度不足的问题，本研究创新性地结合变分自编码器(VAE)生成合成数据与XGBoost等集成学习算法，构建了R2 达0.96的高精度预测模型，并通过SHAP分析揭示混凝土强度与箍筋锈蚀等关键影响因素，最终校准出符合欧洲规范(γv =1.10)的全局抗力系数。该框架为基础设施老化管理提供了数据驱动的新范式。

　　

锈蚀钢筋混凝土(CRC)梁的剪切失效是威胁基础设施安全的重要隐患。尽管传统设计规范提供了抗剪承载力计算公式，但环境腐蚀导致的钢筋截面损失、混凝土保护层剥落等复杂损伤机制，使得现有模型在预测锈蚀构件性能时存在显著偏差。更棘手的是，实验数据稀缺且腐蚀形态高度非线性——从均匀锈蚀到局部点蚀，从箍筋失效到纵筋-混凝土粘结滑移，这些多尺度损伤相互作用使得力学建模异常困难。当工程师们试图评估一座滨海大桥或盐冻地区建筑的安全裕度时，往往陷入"数据荒"与"模型偏差"的双重困境。

捷克科学基金会支持的研究团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表的研究，开创性地将人工智能深度生成模型引入结构工程领域。通过变分自编码器(VAE)生成10,000组合成数据弥补实验样本不足，结合XGBoost等5种集成算法构建预测模型，并首次将Shapley值(SHAP)可解释性分析与可靠性理论相结合，为CRC梁的安全评估建立了从数据生成到概率设计的完整框架。

关键技术包括：1) 采用VAE和生成对抗网络(GAN)进行数据增强，通过KL散度和FID分数评估生成质量；2) 基于合成数据训练XGBoost、GBM、CatBoost、AdaBoost和BPNN五种算法；3) 应用SHAP解释模型特征重要性；4) 依据欧洲规范EN 1990进行可靠性分析，校准全局抗力系数γ_v
。实验数据来自文献中246根CRC梁的实测结果。

现有剪切模型对比
研究系统评估了Xu and Niu、Yu、Huo等经典模型的预测偏差，发现这些基于回归的方法对锈蚀率超过15%的构件预测误差达30%-50%，主要源于对箍筋锈蚀非均匀性和粘结退化的简化假设。

生成模型性能验证
VAE在熵值(2.31 vs 2.89)、KL散度(0.12 vs 0.27)和FID分数(18.7 vs 34.5)三项指标上均优于GAN，其生成的锈蚀参数分布与真实数据JS散度仅0.08，证明合成数据可有效捕捉真实腐蚀特征。

机器学习预测效能
XGBoost在测试集上R²
=0.96(合成数据)和0.85(真实数据)，显著优于GBM(0.93/0.82)和BPNN(0.88/0.79)。关键发现是当混凝土强度<30MPa时，其贡献度占SHAP值的41%，而箍筋锈蚀率>20%后每增加1%会导致承载力下降2.3%。

可靠性分析成果
通过FORM(一次可靠度法)校准获得γ_v
=1.10，使设计值满足β=3.8的可靠指标。敏感性分析显示，混凝土强度变异系数每增加0.1，失效概率上升37%，而荷载比(活载/恒载)超过2.5时系统可靠性急剧下降。

这项研究的突破性在于三方面：首先，VAE数据增强解决了腐蚀研究"小样本困境"，生成的锈蚀模式包含传统实验难以获取的极端工况；其次，XGBoost-SHAP框架首次量化了混凝土强度与箍筋锈蚀的交互效应，发现当两者同时劣化时存在1.8倍的乘数效应；最后，概率设计方法将AI预测纳入规范体系，γ_v
校准结果可直接服务于Eurocode的修订。对于正在经历基础设施老龄化的国家，该成果为锈蚀桥梁的剩余寿命评估提供了兼具精度与工程实用性的解决方案。