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现有爆炸毁伤效应评估方法以试验、仿真以及经验关系式为主,难以兼具经济性、时效性和通用性。基于图神经网络,构建了基础设施爆炸毁伤效应数物驱动智能仿真与评估方法,并对桥梁、楼宇及城市设施等重要目标开展了应用研究。研究显示,面向训练集未出现过的测试集,模型对爆炸当量、爆心位置、材料类型、建筑物结构和空间分布等因素表现出了极强的自适应性,桥梁和楼宇的毁伤效应预测准确率分别达到98%和95%,且运算速度提升了3~4个数量级。对于城市场景,单GPU核心下的单次爆炸事件毁伤评估耗时少于0.3 s。 相似文献
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