基于PD-AE-LSTM混合框架的高速冰-结构相互作用裂纹扩展智能预测研究

《Ocean Engineering》：Predictive modeling of high-speed ice-structure interaction using PD-AE-LSTM

本文针对极地工程中冰与结构高速碰撞导致的裂纹扩展预测难题，提出了一种融合近场动力学(PD)模拟、自编码器(AE)降维与长短期记忆(LSTM)网络的混合智能预测框架。研究人员通过PD模拟建立冰损伤数据库，利用深度AE模型实现高维损伤模式的特征提取与重构，并结合LSTM进行潜在空间时间序列预测。结果表明，该框架能有效重构冰破坏模式，在不同速度条件下预测裂纹演化，重构与预测平均误差低于6%，为极地工程装备安全设计提供了高效计算工具。

　　

随着全球气温上升导致冰盖消融和海冰变薄，极地地区正展现出巨大的经济、科学与战略价值。然而，结构物与冰层的碰撞问题作为极地研究的关键工程挑战，其核心在于理解冰与结构之间复杂的相互作用机理。这种碰撞过程具有高度非线性特征，传统的理论分析方法存在局限，而数值模拟和实验研究虽能提供有效手段，但计算成本高昂且难以实现实时预测。特别是在冲击载荷引发的快速裂纹扩展场景中，人工智能技术在时间敏感型问题中的应用潜力尚未得到充分探索。

为了突破这些瓶颈，北京大学力学与工程科学系的何明、谢孟珊、敖宇、李欣然和林恩凡团队在《Ocean Engineering》上发表了一项创新研究，提出了一种将近场动力学(Peridynamics, PD)模拟与自编码器(Autoencoder, AE)、长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)相结合的混合框架，实现了变载荷条件下裂纹扩展的智能预测。该研究首先通过实验验证了PD模型的有效性，并建立了不同结构速度下的冰损伤数据库；随后开发了深度AE模型，对高维冰损伤模式进行降维和精确重构；接着进行潜在空间可视化和基于潜在表示的时间序列预测；最终构建了完整的PD-AE-LSTM预测框架。

研究人员采用的关键技术方法包括：基于键基近场动力学的冰体断裂模拟方法、罚函数接触算法处理固-固耦合界面、卷积自编码器架构实现高维损伤张量降维（输入维度8405降至12维）、以及滑动窗口法构建LSTM训练数据集进行4步到1步的序列预测。所有模型均在包含13种速度工况（55-400 m/s）的PD模拟数据库上进行训练和验证。

PD方法验证与数据库构建

研究通过钢球撞击冰块和冰球撞击钢板两组实验对PD模型进行了验证。结果显示，数值模拟与实验在裂纹形态和轴向冲击力时程曲线方面均高度一致，证实了PD方法能够准确捕捉冰的断裂力学行为。基于验证模型，研究人员系统计算了13种不同冲击速度下的冰体损伤演化过程，构建了包含时间、节点坐标和损伤度等多维信息的基础数据库。

AE模型性能分析

开发的深度AE模型采用编码器-解码器结构，成功将8405维的冰损伤张量压缩至12维潜在空间。训练过程中，模型重构损失最终稳定在0.0314，表现出优秀的特征提取能力。潜在空间可视化通过主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)和t分布随机邻域嵌入(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding, t-SNE)显示，低损伤度样本在潜在空间中形成紧凑簇群，而高损伤度样本则呈现线性分布结构，表明AE能够有效区分不同损伤模式并保持其拓扑关系。

LSTM时间序列预测

LSTM模型在潜在空间中进行时间序列预测，经过5000轮训练后，验证损失降至0.0098。预测结果显示，模型能够较好地捕捉12个特征参数的整体演化趋势，但在临界破坏点附近的瞬态行为预测存在一定偏差。特别地，对于最大裂纹尺寸这一关键参数，预测结果与数值模拟保持了良好的一致性。

框架整体性能评估

PD-AE-LSTM框架在95 m/s速度工况下的测试表明，重构结果与原始模拟高度一致，平均重构误差低于6%。预测结果虽能跟踪总体趋势，但局部误差在临界破坏区域较为明显。值得注意的是，该框架将单次工况的计算时间从传统PD模拟的5小时缩短至5分钟，效率提升超过99%，实现了近乎实时的裂纹演化预测能力。

在 extrapolation 测试中，针对训练范围外500 m/s的高速冲击工况，模型仍能复现加速损伤增长和主要裂纹分支特征，尽管定量误差上升至18%，但保持了物理合理性。

研究结论表明，PD-AE-LSTM混合框架有效解决了冰-结构相互作用中裂纹扩展的智能预测难题，在保证精度的同时大幅提升了计算效率。虽然LSTM模型在捕捉突变特征方面存在局限，但该框架已展现出显著的工程应用潜力，为极地工程装备的安全设计和风险评估提供了创新技术手段。未来研究可着重优化临界区域的预测精度，进一步拓展该框架在复杂冰载工况下的适用性。