Review on crack monitoring technology based on physics-informed neural networks

GUO Xiang; SONG Zhigong

doi:DOI：10.16579/j.issn.1001.9669.2025.12.002

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Review on crack monitoring technology based on physics-informed neural networks

·Fatigue·Damage·Fracture·Failure Analysis· | 更新时间：2025-12-22

- Review on crack monitoring technology based on physics-informed neural networks
- Journal of Mechanical Strength Vol. 47, Issue 12, Pages: 18-30(2025)
- 作者机构：
  
  江南大学机械工程学院江苏省食品先进制造装备技术重点实验室，无锡 214122
- 作者简介：
  
  SONG Zhigong, E-mail: song_jnu@jiangnan.edu.cn
- 基金信息：
  
  National Natural Science Foundation of China(12202159;12472216)
- DOI：DOI：10.16579/j.issn.1001.9669.2025.12.002
  CLC： TB125
- Received：21 January 2025，
  
  Published：15 December 2025
- 稿件说明：
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郭翔，宋智功. 基于物理信息神经网络的裂纹监测技术研究综述［J］. 机械强度，2025，47（12）：18-30.

GUO Xiang，SONG Zhigong. Review on crack monitoring technology based on physics-informed neural networks［J］. Journal of Mechanical Strength，2025，47（12）：18-30.
郭翔，宋智功. 基于物理信息神经网络的裂纹监测技术研究综述［J］. 机械强度，2025，47（12）：18-30. DOI： DOI：10.16579/j.issn.1001.9669.2025.12.002.

GUO Xiang，SONG Zhigong. Review on crack monitoring technology based on physics-informed neural networks［J］. Journal of Mechanical Strength，2025，47（12）：18-30. DOI： DOI：10.16579/j.issn.1001.9669.2025.12.002.

摘要

结构健康监测（Structural Health Monitoring

SHM）在确保基础设施安全、延长使用寿命和降低维护成本方面至关重要。然而，现有的监测方法通常依赖传感器数据和传统物理模型，在处理复杂力学行为、环境变化以及数据不足等问题时，往往存在一定的局限性。物理信息神经网络（Physics-Informed Neural Network

PINN）作为一种新兴的深度学习方法，将物理规律与数据驱动的特性相结合，提供了一种突破传统方法局限的新途径。首先，深入探讨了将已知的物理原理整合到机器学习框架中的方法，以及这些方法在结构健康监测中的应用效果。其次，讨论了多种将物理知识与机器学习模型融合的方法，分析了各自的优势与局限性。最后，重点综述了PINN在结构健康监测中的应用，特别是在损伤识别、裂纹扩展、寿命预测等方面的潜力。与传统方法相比，PINN在处理复杂结构问题时展现了显著优势。在将物理方程（如力学控制方程）嵌入到神经网络的训练过程中，PINN不仅能够有效处理数据不足和过拟合的问题，还能够提高结构健康评估的准确性和可靠性。

Abstract

Structural health monitoring (SHM) plays a crucial role in ensuring infrastructure safety

extending service life

and reducing maintenance costs. However

existing monitoring methods usually rely on sensor data and traditional physical models

which exhibit certain limitations when addressing problems such as complex mechanical behaviors

environmental change

and data scarcity. As an emerging deep learning approach

physics-informed neural network (PINN) integrates physical laws with data-driven characteristics

offering a novel pathway to overcome the constraints of conventional methods. Firstly

the methods that incorporate the physical principles into machine learning frameworks and the effectiveness of these methods in structural health monitoring were thoroughly discussed. Secondly

multiple approaches for integrating physical knowledge with machine learning models were discussed

highlighting their respective advantages and limitations. Finally

the application of PINN in SHM was comprehensively reviewed

particularly their potential in damage identification

crack propagation analysis

and life prediction. Compared to traditional methods

PINN demonstrates significant advantages in handling complex structural problems. In the training process of embedding physical equations (e.g. mechanical governing equations) into the neural network

PINN not only effectively handles the problems of data scarcity and overfitting

but also improves the accuracy and reliability of structural health assessments.

关键词

Keywords

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State Key Laboratory of Rail Transit Vehicle System, Southwest Jiaotong University

School of Mechanical Engineering, Southwest Jiaotong University

School of Chemical Engineering, Tianjin University

Industrial Protection Engineering Center, CNOOC Energy Development Equipment Technology Co., Ltd.

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