用于爆炸损伤评估的新型起爆位置映射方法及其在二维混凝土板中的应用

《Structures》：Novel detonation-location mapping method for blast damage assessment with application to a 2D concrete slab

　　

摘要

现代安全工程中对结构爆炸损伤的评估正变得越来越重要，因为意外和蓄意爆炸对关键基础设施构成了严重威胁。除了爆炸强度外，引爆点相对于结构的位置对损伤严重程度起着决定性作用，但针对位置相关爆炸风险评估的系统性框架仍然有限。本研究提出了一种新颖的空间映射框架，明确在引爆点位置域中评估爆炸损伤。以二维混凝土板为代表案例，通过系统改变引爆点位置和炸药装药质量模拟了大量爆炸场景，同时使用材料损伤参数对结构损伤进行量化。分布的内部损伤经过空间平均后被映射到爆炸位置域中，以构建位置分辨损伤图，并通过损伤状态分类进行进一步解释。结果揭示了损伤严重程度的清晰空间模式以及位置特异性变化，当引爆坐标被简化为标量强度量度时，这些变化将被掩盖。所提出的方法为位置分辨爆炸安全评估建立了一个可扩展的基础，并为未来向高保真模型和数据驱动风险分析的扩展奠定了基础。

引言

爆炸荷载对民用基础设施构成严重威胁，尤其是当爆炸发生在承重部件附近时[1], [2]。爆炸产生的高度瞬态压力波会引起复杂的应力状态，导致局部开裂、整体变形，在严重情况下会导致结构渐进式失效。因此，对爆炸引起的损伤进行准确评估仍然是承受极端荷载结构的防护设计和安全评估中的一个基本问题[3]。大量研究致力于了解承受爆炸荷载的结构构件的动力响应。这些研究主要旨在解析在给定爆炸场景下控制压力传递、变形演化及材料失效的物理机制[4]。通过受控的实验计划和高保真度数值模拟，研究人员考察了不同装药质量和距离下的反射压力特性、瞬态结构响应以及渐进式损伤发展[5], [6], [7], [8]。这些工作主要旨在建立和验证能够捕捉极端冲击荷载下特定材料损伤和失效机制的分析方法。除了构件级响应外，系统级研究还考察了在爆炸威胁下钢筋混凝土框架建筑和砖石填充结构发生渐进倒塌的潜力，表明评估整体结构的稳健性与局部失效同样重要[9], [10]。近期的近场爆炸模拟还量化了钢筋混凝土板中的穿孔、剥落和碎片特性，同时表明由相同传统距离标度所代表的场景可能会产生截然不同的局部损伤[11]。各种例子反映了这种以机制为导向的观点。Tai等人[12]对气爆炸荷载下的钢筋混凝土板进行了非线性有限元模拟，重点关注爆炸波的传播及其引起的变形和损伤响应。Patel和Patel[13]探索了新型钢夹芯面板的爆炸缓解性能，强调了芯部几何形状和材料配置如何影响能量吸收和结构完整性。在一项系统级应用中，Aamir等人[14]研究了钢梁桥在不同爆炸位置和爆炸物质量下的响应，表明引爆位置对损伤严重程度起着决定性作用，特别是对于偏心荷载场景。特别是针对钢筋混凝土板构件，近期的研究进一步探讨了抗爆和抗冲击问题，包括设计参数对钢筋混凝土板抗爆性能的影响[15]、钢筋混凝土板在低速冲击荷载下的失效模式和加固策略[16]，以及W形箍筋剪力增强对钢筋混凝土平板动态冲击行为的影响[17]。与响应导向的研究并行，越来越多的关注被引向了定量的爆炸风险和安全评估框架。这些方法不是孤立地分析单个场景，而是通过标量强度量度（如距离标度、峰值超压或冲量）来表征爆炸效应，并将损伤或失效的可能性作为所选量度的函数进行评估[18], [19], [20]。因此，易损性分析已成为概率爆炸评估中广泛采用的工具，提供了一种紧凑的结构脆弱性表征，并能够实现不确定情况下的性能化评估。这种强度域公式已广泛应用于各种结构系统。Shamim等人[21]为承受空气和地面爆炸的砌体墙板开发了爆炸易损性曲线，将损伤状态超越概率与炸药重量和距离标度联系起来。Liu等人[22]将腐蚀引起的退化纳入钢筋混凝土柱的易损性分析中，将该框架扩展到全生命周期爆炸安全评估。Li等人[23]通过将构件级损伤指数与距离标度相结合，提出了一种针对钢筋混凝土框架结构的快速损伤评估框架，无需进行全面动力重分析即可直接对结构损伤等级进行分类。最近，Pan等人[24]将概率易损性分析应用于远场水下爆炸荷载下的高拱坝，表明基于强度的方法对于复杂的三维结构和大型基础设施仍然适用。Gangolu和Grisaro[25]进一步开发了远场引爆作用下钢柱的贝叶斯概率响应模型和易损性估计。尽管在基于响应的分析、易损性框架和概率爆炸荷载建模方面取得了巨大进展，但大多数现有研究仍集中于通过标量强度量度来表征爆炸荷载或评估整体结构响应。最近的进展显著改善了荷载变异性量化和爆炸压力时间历史的快速预测[26], [27]。在风险分析尺度上，潜在的外部爆炸位置也被建模为建筑物周围的一个二维空间分布，以纳入威胁发生概率、周边防护及相关损失[28]。然而，结构损伤仍然主要通过选择的代表性场景或通过抽象的强度域关系来解释。尽管引爆位置对损伤严重程度的影响已被广泛认可，但它很少在物理空间中被视为一个明确和系统的分析变量。因此，材料退化的空间分辨表征仍然有限。这些观察结果促使开发一种爆炸安全评估框架，该框架直接将引爆位置作为主要分析维度纳入，并在空间域中明确表征结构损伤。这种方法能够在大量场景中系统地评估位置相关的损伤模式，同时保持与现有的基于强度和概率的方法学的一致性。计算能力的提高以及数据驱动和概率方法的持续发展也提高了大型参数研究的可行性。在这种背景下，位置分辨的损伤评估框架变得越来越相关，因为它本质上具有可扩展性，并且能够利用更丰富的计算数据集进行精细化的爆炸风险评估。为了满足上述需求，本研究提出了一种针对位置相关爆炸安全评估的新型空间映射框架。该框架以典型混凝土板为代表案例进行验证，采用简化的二维数值模型以在方法学层面上实现广泛的参数研究。通过系统改变引爆位置和爆炸物质量生成了大量爆炸场景，并使用具有物理可解释性的材料损伤参数对结构损伤进行量化。通过空间平均，分布的内部损伤被浓缩为代表损伤值，并直接映射到爆炸位置域上，产生直观可视化位置相关脆弱性的损伤热图。同时，在距离标度域中进行概率损伤分析，以表征位置引起的损伤状态超越响应离散性。结合空间域和强度域的视角建立了一个互补的评估框架，增强了可解释性和可扩展性，同时为未来向完全三维损伤表征的扩展奠定了基础。所提出框架的潜在应用包括基于场景的高风险引爆区域识别、禁区界定、屏障布置、距离规划以及对位置相关爆炸威胁的快速比较。其主要方法学创新在于保留引爆坐标作为显式分析域，并将相应的结构损伤直接映射在物理空间中，从而补充了现有的距离标度和基于易损性的评估方法。

节选内容

数值方法
本研究中的所有建模、模拟和后处理过程均使用商业有限元软件LS-DYNA（R11.0.0，共享内存并行（SMP）版本）[29]完成。模拟在一台配备运行频率为3.00 GHz的Intel Xeon E5-2687 W v4中央处理器（CPU）和128 GB随机存取存储器（RAM）的工作站上进行。采用8个CPU核心的共享内存并行计算。整个分析过程中均采用单精度。

实验模型验证
通过与Feng等人[30]报道的钢筋混凝土板爆炸实验进行比较，检验了爆炸荷载公式和混凝土材料模型的可靠性。验证内容涉及所施加爆炸压力的准确性、由此产生的整体结构响应，以及损伤参数再现实验中观察到的特征裂缝模式的能力。连续表面帽模型（CSCM）中采用的混凝土材料特性……

平均损伤的定义与解释
为了说明损伤参数的物理意义及其随时间的演变，首先选择并详细检查了一个代表性爆炸场景。引爆点位于板中线右侧350 mm、上方400 mm处，三硝基甲苯（TNT）装药质量设定为0.6 kg。图8展示了TNT引爆后结构响应的时程。施加爆炸压力后，混凝土板立即经历快速的向下……

损伤状态的定义与分类策略
在结构分析中，损伤状态（DS）以离散且可解释的形式表示不同层级的结构退化。通过将有损量度分为有限个状态，结构响应可以进行一致性的比较，并直接应用于损伤评估和风险评估中[39], [40], [41]。在本研究中，上一节介绍的空间平均损伤值使用数据驱动分类被转换为DS……

按距离标度的概率损伤分析
通过研究距离标度与平均损伤参数之间的关系，引入了对爆炸引起损伤的概率视角。在此分析中，没有明确处理单个爆炸位置，但所有爆炸场景都通过其相应的距离标度来表示。损伤仅作为该归一化距离量度的函数进行分析。距离标度已在前文的公式（10）中定义。该参数提供了一种紧凑且直观的……

讨论
本研究的目的是展示一个用于爆炸风险评估的扩展型损伤导向分析框架，而不是得出明确的结构设计结论。为了能够进行大规模参数探索，采用了一种简化的二维建模策略和有限集的离散爆炸场景。这些选择限制了所得损伤图形的几何保真度和空间平滑度，但它们允许在……层面上系统地研究位置相关的损伤趋势。

结论
本研究使用简化的二维混凝土板模型，展示了一种位置相关爆炸损伤映射框架的方法学演示。总共1900个场景结合了190个引爆坐标和10个0.1至1.0公斤的TNT装药等级。在与现有实验进行比较后，采用的爆炸荷载公式和材料参数被应用于二维参数分析。对于每个场景，连续表面帽模型（CSCM）损伤……

作者贡献声明
Dawon Park：撰写-原稿，可视化，方法，调查，概念构思。
Yunmin Kim：方法，调查，形式分析，数据管理。
Hongwon Lee：可视化，验证，方法，调查。
Jung-Wuk Hong：撰写-审阅与编辑，监督，资源，项目管理，经费获取。

利益冲突声明
作者声明他们没有任何已知的竞争性经济利益或个人关系可能影响本文所报告的工作。

致谢
本研究由韩国政府（科学技术信息通信部）资助的国家研究基金会（NRF）拨款支持（编号：NRF-2022R1A2C2091533）。本研究还得到了韩国国土交通部和韩国基础设施技术发展局的资助（资助编号：RS-2026-25543393）。

Dawon Park|Yunmin Kim|Hongwon Lee|Jung-Wuk Hong