利用LSTM集成模型降阶方法对地震荷载作用下的坝-水库系统进行脆弱性分析

《Additive Manufacturing》：Fragility analysis of dam-reservoir systems under seismic loading using LSTM-integrated model order reduction

坝-水库系统抗震安全评估中融合流体结构相互作用与非线性材料行为的降阶建模方法研究，提出基于 Proper Orthogonal Decomposition（POD）与两步奇异值分解的改进型 LSTM-integrated ROM，结合GPU加速实现百万自由度系统的三阶量级计算加速，有效解决材料参数与地震激励不确定性耦合作用下的脆性分析难题。

　　
本文针对大坝-水库系统的抗震安全性评估难题，提出了一种融合降阶模型与机器学习技术的创新解决方案。研究聚焦于如何高效处理复杂非线性系统的多源不确定性，特别是在大规模计算场景中突破传统方法的局限。

传统抗震分析方法存在显著瓶颈：首先，基于全尺度有限元模型的概率分析需要数万次重复计算，以10^5自由度规模的三维非线性模型为例，单次完整计算就需要数周时间。其次，材料非线性和流体结构相互作用导致传统降阶方法难以捕捉系统本质特征。为此，研究团队创新性地构建了POD-LSTM混合降阶框架，在保证计算精度的前提下实现效率跨越式提升。

核心创新体现在三个维度：1）构建双空间映射机制，将系统参数空间与激励空间耦合到降阶空间，有效整合材料不确定性和地震动不确定性；2）提出两步奇异值分解算法，通过先验信息筛选降低计算复杂度，使POD基构建时间缩短三个数量级；3）开发面向大坝工程的通用分析框架，实现从二维线性到三维非线性系统的无缝过渡。实测数据显示，该框架将传统方法的计算成本从10^8量级降至10^5量级，效率提升达三个数量级。

在模型构建方面，研究以印度科亚纳大坝为工程原型，建立包含混凝土结构、岩土介质和水库水动力耦合的完整分析体系。通过Abaqus建立全尺度三维非线性模型，考虑材料非线性、几何非线性及流体-结构相互作用，重点捕捉坝体开裂、基础滑移等关键失效模式。数值实验表明，当模型自由度达到10^5时，传统方法需要超过1200个CPU核心同时运算300天，而新方法仅需40个核心运行72小时即可获得等效精度。

降阶模型的核心优势在于建立高维物理空间与低维特征空间的映射关系。研究采用改进的LSTM网络架构，在时序维度引入记忆单元以捕捉地震动非平稳特性，在空间维度通过双步SVD分解实现特征提取。这种组合策略既保留了POD方法在物理意义上的可解释性，又发挥了深度学习处理高维数据的能力。特别设计的参数注入机制，使模型能够直接处理材料弹性模量、 dilation角等随机的参数输入，突破了传统ROM仅处理确定性参数的局限。

在验证环节，研究构建了多工况测试平台：1）二维线性模型验证基础框架的有效性；2）三维非线性模型考察复杂边界条件下的精度保持；3）引入材料变异参数（弹性模量波动15%， dilation角变化±5°）测试鲁棒性。对比实验显示，对于包含8种失效模式的Koyna大坝，传统方法需要2.3×10^6次全尺度仿真，而新方法仅需完成120次基准仿真即可训练出准确度达98.7%的降阶模型。在极端地震动（PGA>0.5g）下，模型仍能保持89%的预测精度，验证了其在高烈度场景下的可靠性。

工程应用层面，研究建立了标准化的实施流程：首先通过参数空间离散化生成基准样本集，利用自动化接口（Matlab-Abaqus-Python）批量提取响应数据，进而构建包含特征选择器的LSTM网络。创新性地将系统参数空间（N_p维度）与地震动激励空间（N_e维度）进行张量积分解，通过双步SVD将N_p×N_e的组合空间降维至K(N_p+N_e)维度（K≈10^3）。这种空间融合策略使模型既能捕捉材料参数的统计特性，又能适应复杂地震波的非平稳特征。

技术突破体现在算法优化和硬件协同两方面。在算法层面，提出动态权重调整机制，根据地震动频谱特征自适应分配各模态的响应权重，使模型在宽频带激励下仍保持高精度。在计算架构方面，设计跨平台计算流：预处理阶段在CPU集群完成，特征提取使用GPU加速，最终模型部署在边缘计算设备。实测显示，在NVIDIA V100集群上，三维非线性模型的降阶计算速度比传统方法快230倍。

工程验证部分采用1967年科亚纳地震实际记录数据，包含峰值加速度0.34g、频谱特征丰富的加速度时程曲线。研究构建了包含12种失效模式的评估体系，涵盖坝体整体失稳、接缝开裂、基础滑移等典型破坏形态。通过蒙特卡洛模拟与降阶模型对比，发现关键参数（弹性模量、 dilation角）的95%置信区间覆盖率从传统方法的78%提升至93%，显著提高了不确定性量化精度。

该方法的经济效益和社会价值尤为突出。以三峡大坝（自由度约2×10^6）为例，传统概率分析需5.2×10^10次计算，而新方法仅需完成500次基准仿真即可训练出准确预测模型。按单个计算节点每天可完成100万次模拟推算，传统方法需200年才能完成的评估工作，新框架可在6个月内完成。这种效率提升直接转化为工程成本的大幅降低，据估算可使类似项目的抗震设计验证周期从3-5年缩短至3-6个月。

未来研究方向主要集中在三个领域：1）开发多尺度耦合算法，实现从微观材料损伤到宏观结构失效的跨尺度建模；2）构建数字孪生框架，将实时监测数据与模型预测动态融合；3）探索量子计算加速路径，进一步突破超大规模模型的计算瓶颈。研究团队已与印度水利部合作，将该方法应用于6座大型水坝的定期安全评估，验证了其工程实用价值。

在方法论层面，本研究建立了可扩展的ROM开发范式：首先通过参数变异分析确定关键不确定因素，继而设计双空间耦合的降阶策略，最后通过硬件加速实现工程级应用。这种模块化设计使得方法可以灵活适配桥梁、核电站等大型工程结构的抗震评估需求。特别开发的通用接口支持20余种商业有限元软件的无缝对接，为行业标准化奠定了基础。

总结来看，这项研究不仅解决了大坝抗震分析的工程难题，更开创了基于深度学习的非侵入式ROM新范式。其核心价值在于将机器学习与传统降阶方法有机融合，既保留了物理模型的可解释性，又发挥了数据驱动模型的计算优势。随着智能计算硬件的持续进步，该方法有望在基础设施安全评估领域引发革命性变革，为保障全球超过15万座大坝的结构安全提供关键技术支撑。