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申请/专利权人：重庆大学

摘要：本发明提供一种基于数字孪生技术的滑坡监测与预警方法，包括以下步骤：采用多类型监测传感器全域滑坡感知、边坡高精度三维模型构建、孪生体模型材料赋参、孪生体模型结构网格划分、边界条件设定、模型求解与后处理、编写数字孪生过程程序、数字孪生循环算法构建以及滑坡综合危险性孪生预警。本发明创新性地将数字孪生技术融入滑坡危险的智能预警当中，利用动态的精准数值模拟结果对边坡实时状态进行数字空间的全方位实时描述，并通过仿真模拟与Python程序形成循环孪生手段，将虚拟空间演变结果映射到现实世界空间，通过数字孪生技术建立真实反映滑坡状态的数字孪生体，实现对整个滑坡区域的全域监测和实时预警，弥补了传统监测与预警方法的不足。

主权项：1.一种基于数字孪生技术的滑坡监测与预警方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采用多类型监测传感器全域滑坡感知：按照系统设备采集频率属性划分包含季度月级的低频采集、周日级的中频采集、时分秒级的高频采集和特定事件与阈值触发采集的多级别精频率采集方法，以及按照系统设备采集精度属性划分包含分米级形变精度、厘米级形变精度、毫米级形变精度的多等级精度采集方法，对所有设备建立包含坐标、土岩层层位、编号信息在内的多维数组；S2、边坡高精度三维模型构建：利用ANSYS进行二次开发，参数化构建边坡数字孪生基础有限元模型即孪生体模型，包括的元素有边坡几何模型、材料参数、网格大小、边界条件，模型构建包含的几何模型有整体边坡尺寸、各地层土体层厚、各地层土体倾角、边坡支护简化结构、各断层与构造体；S3、孪生体模型材料赋参：编写ANSYS自动材料参数赋值程序，根据步骤S2划分的具体岩层独立充填材料，若存在支护、充填结构则单独赋予混凝土、钢材、木材属性的材料，材料输入过程若存在结构未被赋予材料参数，则默认充填为混凝土材料；S4、孪生体模型结构网格划分：孪生体模型按照性质划分三种网格尺寸，黏土、泥质岩和松散的沙砾土在内的地质敏感区域预设尺寸最小的细化网格，网格尺寸约为剩余岩体结构的13；陡坡和过度开发的山区、河谷在内的坡度大、坡面裸露的地形敏感区域预设尺寸较小的细化网格，网格尺寸约为剩余岩体结构的12；剩余岩体结构设置较粗大网格；S5、边界条件设定：对孪生体模型两侧铅垂平面施加侧向载荷值的法向应力荷载，在模型下表面选取Z坐标区间在-0.1到0.1所有节点施加沿XYZ轴位移与绕XYZ轴旋转的六自由度约束条件，上表面不施加约束条件；S6、模型求解与后处理：基于ANSYS二次开发构建与实际情况最为匹配的优化本构模型，预设非线性求解器、隐式求解器对非线性材料进行求解，分别利用胡克定律求解材料弹性应变问题、流动法则求解材料塑性应变问题，并利用全拉格朗日法开率应力与应变增量关系，读取最后一步载荷结果，将位移、应力计算云图存放在指定路径，依次读取步骤S1中实际监测设备多维数组信息及其数据监测结果，编写宏文件组并预留Python接口；S7、编写数字孪生过程程序：依托ANSYS二次开发结果，通过Python宏文件组编写与ANSYS二次开发接口实现对接，数字孪生框架分为基础孪生体及其对接与孪生循环程序构建两大模块，基于孪生逻辑与框架，利用Python丰富的第三方库资源编写界面交互程序；S8、数字孪生循环算法构建：以实际监测的前端数据为现实依据，根据所设定的频率与幅值以及具体边坡事件在内的多级阈值对孪生体模型与边界条件进行动态更新，通过多源数据动态融合手段，将监测数据根据不同空间位置与参数性质关键信息赋予滑坡危险性权重系数，以此为基础利用动态算法探明实测数据与滑坡体对应数学关系；通过多层级时空信息进行计算结果的循环往复，利用多时段、多频次、多能级结果对孪生程序进行动态修正，实现孪生计算的循环优化；S9、滑坡综合危险性孪生预警：根据步骤S8中各危险性权重系数的关系，形成滑坡危险性综合指标系数，预设本次孪生计算系数值较上轮计算增幅达5％即发生一次较大预滑坡危险事件，当判断事件发生时生成ANSYS滑坡函数宏并输出事件发生信号，ANSYS读取后判断是否为预滑坡危险事件，若是则进入瞬态求解器进行计算，否则进入静力求解器进行计算；孪生循环程序遍历各关键点位结果云图，计算出各点滑坡危险性指数，形成一次危险滑域，结合历次数据结果进行结果函数拟合，预测未来危险滑域范围及危险性指数变化，根据结果及时采取调整措施，实现由物理空间向数字空间的实时映射，完成滑坡危险的动态孪生预警。

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百度查询： 重庆大学 一种基于数字孪生技术的滑坡监测与预警方法