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桥梁倒塌的过程反演分析与场景再现

转载:陆新征课题组  2018/3/17 5:30:00  212
内容简介:日前美国佛罗里达桥梁倒塌事故引起国内外同行的广泛关注和热议(图1)。桥梁倒塌事故会造成重大人员伤亡和社会影响,因此深入分析事故原因,寻找有效工程和管理对策,一直是一个非常有价值的研究课题。图1美国佛罗里达桥梁倒塌事故(图片来自CNN)多年前,我们团队有幸参加了“西部交通建设科技项目:桥梁事故调查及过程反演计算机辅助技术研究(一期)”的研究工作。经过与交通部公路科学研究院、浙江工业大学、交通部...

日前美国佛罗里达桥梁倒塌事故引起国内外同行的广泛关注和热议(图1)。桥梁倒塌事故会造成重大人员伤亡和社会影响,因此深入分析事故原因,寻找有效工程和管理对策,一直是一个非常有价值的研究课题。

图1 美国佛罗里达桥梁倒塌事故(图片来自CNN)

多年前,我们团队有幸参加了“西部交通建设科技项目:桥梁事故调查及过程反演计算机辅助技术研究(一期)”的研究工作。经过与交通部公路科学研究院、浙江工业大学、交通部基本建设质量监督总站等单位的通力合作,开展了一些比较有意思的研究工作。这里就该项目中我们承担的“桥梁倒塌过程的过程反演分析与场景再现”相关工作给大家简单介绍如下。

一、桥梁倒塌过程的有限元模拟

桥梁倒塌事故发生后,调查单位希望可以科学和真实的再现事故过程,为事故原因分析提供参考依据。由于有限元方法是现阶段比较成熟的工程结构灾变模拟方法,故而很多事故过程模拟是基于有限元分析来进行的。因此,我们首先开展了桥梁倒塌过程有限元模拟(图2)以及基于广义刚度原理的倒塌关键部位识别的研究工作,详细内容可以参阅:Progressive-collapse simulation and critical region identification of a stone arch bridge,Journal of Performance of Constructed Facilities-ASCE, 2013, 27(1): 43-52.

图2 桥梁倒塌过程的有限元模拟

二、桥梁倒塌碎片运动的模拟和高真实感展示

但是,利用有限元方法模拟桥梁倒塌过程,往往需要通过“单元生死”算法将破坏严重的单元杀死(图2),来模拟倒塌过程中结构破坏的过程。这个方法虽然比较简便易行,但是大量单元失效退出工作必然会导致模拟过程的真实感降低。我们把图2中的模拟结果向非专业人员介绍时,往往也会得到反馈:“怎么你模拟出来的桥梁构件一个个都消失啦?”这样的结果肯定不能很好的满足桥梁事故调查的需要,所以我们需要设法模拟倒塌碎片的运动,并有效提高桥梁倒塌过程模拟的真实感。

于是我们提出:可以利用基于GPU计算和物理引擎的离散体模拟方法来模拟碎片运动,并提升桥梁倒塌过程的真实感。具体实现手段是当桥梁构件破坏失效后,将破坏失效的构件有限单元转化成非连续碎块模型(图3)。然后利用基于GPU计算和物理引擎的离散体模拟方法来模拟碎片的运动过程。

图3 桥梁倒塌过程中杀死单元转化成碎块模型

在碎片的运动过程中,需要深入考虑碎片和原结构、其他碎片,以及地面之间相互接触行为的模拟方法。并通过碎片的聚类算法进一步提高模拟效率。从而实现结构-碎片运动过程的高效、真实感模拟(图4)。

(a) 无倒塌碎片模拟效果

(b) 包括倒塌碎片模拟效果

图4结构-碎片运动过程的高效、真实感模拟

详细内容可以参阅:Physics engine-driven visualization of deactivated elements and its application in bridge collapse simulation,Automation in Construction, 2013, 35:471–481.

三、桥梁倒塌过程的实时VR展示

在事故原因调查过程中,往往需要实时的从多个角度去观察桥梁倒塌的全过程。而传统方法只能事先录下倒塌过程模拟的动画然后播放,缺乏动态交互的能力。我们通过分析发现,计算机主内存和显卡中的显存带宽是实时可视化展示中的关键瓶颈。要想做到实时展示,必须把整个模拟结果先放到显存里面去。而桥梁倒塌的模拟结果往往数据量非常大,远远超过了计算机显存所能存储的容量。为了解决这一矛盾,我们设计了基于欧氏距离的关键帧聚类算法(图5),可以获得94%以上的压缩效率,从而解决了显存空间不足的问题。

图5基于欧式距离的关键帧聚类算法

进一步,我们又设计了基于合并内存访问的关键帧B样条曲线插值还原算法。最终实现在同样的硬件平台上渲染效率提升67倍以上,满足了桥梁倒塌事故实时高真实感可视化的需要(图6)。在图6中,主要结构构件的运动是用有限元法计算得到的。桥梁倒塌的碎片是利用离散体模拟方法得到的。整个模拟的场景可以在系统中任意实时浏览,漫游,并提供了3D VR视频输出的功能(图7)。从而满足桥梁事故调查的模拟结果的科学性和真实感的双重要求。

图 6 桥梁倒塌过程的实时高真实感展示

图 7 3D VR环境演示

这部分工作可以参阅:High-speed visualization of time-varying data in large-scale structural dynamic analyses with a GPU, Automation in Construction, 2014, 42:90-99.

相关成果在国内一些重要桥梁倒塌事故分析中得到了成功应用。系统总结上述有关工作的资料可以参阅:基于计算机辅助的桥梁倒塌事故分析, 清华大学出版社, 2015.

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