本發(fā)明公開了一種基于LSTM?cGAN的含裂紋結(jié)構(gòu)剩余承載力及裂紋擴(kuò)展路徑的預(yù)測(cè)方法，在訓(xùn)練階段，首先通過有限元計(jì)算或現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)得到含不同程度裂紋結(jié)構(gòu)的強(qiáng)度及其在加載情況下的裂紋擴(kuò)展路徑，并基于條件生產(chǎn)對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型和長短時(shí)記憶法，同時(shí)訓(xùn)練四個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括生成網(wǎng)絡(luò)G和判斷網(wǎng)絡(luò)D，處理時(shí)間序列的LSTM網(wǎng)絡(luò)以及判斷裂紋結(jié)構(gòu)強(qiáng)度的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN。訓(xùn)練完成之后，以現(xiàn)場(chǎng)測(cè)得的結(jié)構(gòu)裂紋擴(kuò)展歷史輸入生成網(wǎng)絡(luò)G和LSTM網(wǎng)絡(luò)，得到對(duì)應(yīng)的結(jié)構(gòu)強(qiáng)度及裂紋擴(kuò)展路徑的預(yù)測(cè)。本發(fā)明可以高效地預(yù)測(cè)含裂紋結(jié)構(gòu)的強(qiáng)度及裂紋擴(kuò)展路徑，將有效實(shí)現(xiàn)含裂紋結(jié)構(gòu)的原位無損監(jiān)測(cè)問題。