基于有限元分析的变电站三维模型构建方法及系统与流程

本发明涉及三维模型构建，具体涉及一种基于有限元分析的变电站三维模型构建方法及系统。

背景技术：

1、重型工业与能源基础设施在自然灾害作用下的结构安全性与受载响应评估，是能源工程领域的核心技术诉求，变电站作为典型能源基础设施，站内同时包含数十米高的宏观钢结构支架与内部搭载高柔脆性陶瓷绝缘构件的微观电气设备，在复杂自然环境中常面临强风与地震的耦合作用，强风荷载呈现低频大幅度波动特征，会引发宏观钢结构支架产生持续弯曲变形，地震波则带来高频短时震荡，会对地表及构架形成剧烈的加速度冲击。

2、在执行基于有限元实体模型的变电站多灾害动力分析时，常规技术需将宏观支架与微观设备整合为包含海量节点的三维实体网格模型，并采用滑动积分或有效值统计的时域积分手段，对风震耦合作用下的长时程监测与计算数据进行处理，以此识别可能引发设备损坏的关键特征片段。

3、然而，高柔脆性陶瓷构件的断裂机理具有独特性：其破坏往往源于极短时间内、未经局部受力卸载的单向连续极限拉伸，而非长期振动疲劳累积。传统积分方法存在固有的积分面积效应，会将长时间持续出现的中等振幅波动累加为虚高极值，从而在数值上稀释并掩盖真正致命的短时脉冲片段，无法匹配脆性构件的失效机理，导致基于有限元分析的变电站三维模型无法精准提取致灾运动学切片，降低了多灾害易损性评估的准确性。

技术实现思路

1、为了解决现有技术因面积效应稀释了短时致灾脉冲，导致在构建变电站三维模型时引入积分干扰，从而无法精准捕捉致灾运动学切片的技术问题，本发明的目的在于提供一种基于有限元分析的变电站三维模型构建方法及系统，所采用的技术方案具体如下：

2、第一方面，提供一种基于有限元分析的变电站三维模型构建方法，包括：获取变电站中设备连接法兰在风震组合荷载作用下的运动时序数据；运动时序数据包括法兰相对位移和法兰绝对加速度；根据法兰相对位移和法兰绝对加速度，构建用于表征弯曲变形方向与惯性受力方向之间同向叠加程度的运动学特征；对运动学特征执行几何形态扫描，提取出数据持续单向递增的候选时序区间，并从候选时序区间中确定截取基准索引点；以截取基准索引点为中心，从运动时序数据中截取恒定长度的时序数据矩阵；根据时序数据矩阵评估变电站中微观电气设备在风震组合荷载下的失效状态，并根据失效状态拟合生成变电站多灾害三维易损性曲面模型。

3、基于上述技术方案，在本发明提供的一种基于有限元分析的变电站三维模型构建方法中，通过构建纯运动学层面的同向叠加特征并采用免积分的几何形态扫描提取单向递增区间，能够精准定位导致高柔脆性陶瓷构件发生单向极限拉伸的短时致灾波形片段，规避了传统时域积分方法因面积效应而稀释短时脉冲的技术缺陷。同时，基于截取的恒定长度时序数据矩阵直接评估设备失效状态并拟合生成多灾害三维易损性曲面模型，实现了对风震组合荷载下变电站微观电气设备失效概率的准确、高效量化，为工程防灾设计提供了可靠的结构脆弱性评估依据。

4、结合上述第一方面，在一种可能的实现方式中，上述获取变电站中设备连接法兰在风震组合荷载作用下的运动时序数据的方法，具体包括：获取风震组合荷载的环境基准风速时序数据和地震波输入加速度时序数据；建立由梁单元和壳单元构成的宏观构架有限元模型；将微观电气设备的三维实体质量矩阵等效为集中质量点，并通过刚性约束将集中质量点关联至宏观构架有限元模型中的设备连接法兰节点上；根据环境基准风速时序数据，确定作用于所述宏观构架有限元模型的风荷载时序数据，将风荷载时序数据和地震波输入加速度时序数据施加于关联了集中质量点的宏观构架有限元模型，执行线性动力时程求解，输出全局运动数据；从全局运动数据中提取法兰绝对位移和法兰绝对加速度，并从地震波输入加速度时序数据中确定地基输入位移；对法兰绝对位移、法兰绝对加速度和地基输入位移进行重采样对齐和坐标平移分离操作，得到法兰相对位移并保留对齐后的法兰绝对加速度。

5、结合上述第一方面，在一种可能的实现方式中，上述对运动学特征执行几何形态扫描，提取出数据持续单向递增的候选时序区间的方法，具体包括：设定一个从运动学特征的全局最小值逐步上调的扫描基准值；在扫描基准值上调过程中，追踪运动学特征的波形从局部极小值攀升至局部极大值的单向攀升路径；当运动学特征的波形在攀升过程中发生回落，且回落的幅度小于预设的容差阈值时，忽略回落并维持当前单向攀升路径的追踪状态；当回落的幅度大于或等于预设的容差阈值，或扫描基准值达到使不同的单向攀升路径发生交汇融合的局部极大值时，终止对应的攀升路径追踪，并记录单向攀升路径的起点和终点，生成候选时序区间。

6、结合上述第一方面，在一种可能的实现方式中，上述从候选时序区间中确定截取基准索引点的方法，具体包括：获取微观电气设备的一阶自振周期，并根据一阶自振周期与预设的恒定时间步长，确定周期基准步数；从候选时序区间中筛选出时间跨度在周期基准步数的预设比例范围内的目标时序区间；从目标时序区间中，选取递增幅度最大的一个区间的终点作为截取基准索引点；递增幅度对应目标时序区间中终点与起点的数值差值。

7、结合上述第一方面，在一种可能的实现方式中，上述以截取基准索引点为中心，从运动时序数据中截取恒定长度的时序数据矩阵的方法，具体包括：以截取基准索引点为中心，向时间轴两侧延伸预设倍数的周期基准步数，划定数据截取窗；从运动时序数据中截取落在数据截取窗范围内的多个数据通道的序列片段，构建时序数据矩阵；多个数据通道包括三维正交方向上的法兰相对位移和法兰绝对加速度；当数据截取窗超出运动时序数据的合法边界时，根据越界方向提取对应边界端的有效离散点数值，并采用预设的平滑衰减函数对越界区域进行渐变衰减填补；向左越界时提取第一个有效离散点，向右越界时提取最后一个有效离散点。

8、结合上述第一方面，在一种可能的实现方式中，上述根据时序数据矩阵评估变电站中微观电气设备在风震组合荷载下的失效状态的方法，具体包括：将时序数据矩阵输入预训练的应力预测神经网络模型，获得微观电气设备的根部最大主应力极值；若根部最大主应力极值大于或等于预设的材料拉伸失效强度阈值，则判定当前风震组合荷载下微观电气设备失效，并生成失效标记；若根部最大主应力极值小于预设的材料拉伸失效强度阈值，则判定当前风震组合荷载下未导致微观电气设备失效，并生成安全标记。

9、结合上述第一方面，在一种可能的实现方式中，上述应力预测神经网络模型的预训练步骤，具体包括：获取微观电气设备的独立有限元模型；生成满足频谱约束条件的样本时序数据矩阵；频谱约束条件基于场地历史风震实测数据的频谱包络特征确定；从样本时序数据矩阵中提取三维正交方向上的法兰相对位移分量或法兰绝对加速度分量，作为强制边界条件；将强制边界条件加载至独立有限元模型进行动力时程分析，提取根部最大主应力极值作为训练标签；利用样本时序数据矩阵及对应的训练标签，训练包含一维卷积层和长短期记忆网络层的神经网络，得到应力预测神经网络模型。

10、结合上述第一方面，在一种可能的实现方式中，上述根据失效状态拟合生成变电站多灾害三维易损性曲面模型的方法，具体包括：从每个风震组合荷载的环境基准风速时序数据中提取环境基准风速，并从地震波输入加速度时序数据中提取地面峰值加速度，与对应的失效状态绑定为一条统计记录，直至记录预设数量的风震组合荷载后，生成多条统计记录；将环境基准风速和地面峰值加速度的数值域分别划分为多个连续区间，形成二维网格；每个网格单元对应一个风速区间与一个加速度区间构成的交叉子区间；针对每个网格单元，统计记录数量及包含失效标记的统计记录数量，确定微观电气设备发生断裂失效的失效概率；采用预设的曲面拟合算法，根据每个网格单元对应的失效概率拟合生成变电站多灾害三维易损性曲面模型。

11、结合上述第一方面，在一种可能的实现方式中，上述根据法兰相对位移和法兰绝对加速度，构建用于表征弯曲变形方向与惯性受力方向之间同向叠加程度的运动学特征的方法，具体包括：针对运动时序数据中的每一个时间点，将时间点对应的法兰相对位移与法兰绝对加速度进行点积运算，根据点积结果，确定时间点对应的运动学特征值。

12、第二方面，提供了一种基于有限元分析的变电站三维模型构建系统，包括：数据获取模块，用于获取变电站中设备连接法兰在风震组合荷载作用下的运动时序数据；运动时序数据包括法兰相对位移和法兰绝对加速度；特征构建模块，用于根据法兰相对位移和法兰绝对加速度，构建用于表征弯曲变形方向与惯性受力方向之间同向叠加程度的运动学特征；基准索引提取模块，用于对运动学特征执行几何形态扫描，提取出数据持续单向递增的候选时序区间，并从候选时序区间中确定截取基准索引点；张量截取模块，用于以截取基准索引点为中心，从运动时序数据中截取恒定长度的时序数据矩阵；状态评估和模型构建模块，用于根据时序数据矩阵评估变电站中微观电气设备在风震组合荷载下的失效状态，并根据失效状态拟合生成变电站多灾害三维易损性曲面模型。

13、本发明具有如下有益效果：

14、通过构建纯运动学层面的同向叠加特征并采用免积分的几何形态扫描提取单向递增区间，能够精准定位导致高柔脆性陶瓷构件发生单向极限拉伸的短时致灾波形片段，规避了传统时域积分方法因面积效应而稀释短时脉冲的技术缺陷。同时，基于截取的恒定长度时序数据矩阵直接评估设备失效状态并拟合生成多灾害三维易损性曲面模型，实现了对风震组合荷载下变电站微观电气设备失效概率的准确、高效量化，为工程防灾设计提供了可靠的结构脆弱性评估依据。