本发明提出一种基于数字孪生的结构件疲劳裂纹扩展预测方法，建立了基于局部样本密化的应力强度因子—高斯过程代理模型，采用局部样本密化的样本生成方法，建立面向裂纹扩展的复合型变幅载荷下的动态贝叶斯网络模型，将裂纹扩展过程中所存在的不确定性因素作为模型的状态节点，同时也可以融合应力强度因子—高斯过程代理模型以及载荷次序效应模型，实现在载荷变角度变幅值下的裂纹扩展寿命及路径的预测；建立起基于粒子滤波的不确定性参数推理算法，利用基于数字孪生的结构件数据采集系统所采集到的关键数据，实现逐步的降低多种不确定性因素共同作用时对于裂纹扩展过程的影响。