潮汐钻孔对倾斜桩的冲击压力和载荷特性的数值建模，以及利用卷积神经网络方法进行快速预测

《Ocean Engineering》：Numerical modelling of impact pressure and load characteristics of tidal bores on inclined piles and their rapid prediction using convolutional neural network method

　　潮波水动力载荷预测与桥墩结构响应研究，基于OpenFOAM和wave2Foam构建高精度数值模型，系统分析潮波类型、高度、初始水深及桥墩倾角（α）与入射角（β）对水动力载荷、动态压力及局部流场的影响，提出考虑多因素耦合的经验预测公式，并开发1D-CNN神经网络模型实现潮波载荷的时空序列预测，验证了机器学习在复杂水动力场景中的适用性。

　　本研究围绕潮汐涌浪对桥梁墩柱等结构的影响，展开了一系列深入的分析与模拟工作。潮汐涌浪是一种具有高度非线性特性的间断流动现象，通常出现在喇叭形海湾和河口区域。其形成与潮汐幅度、初始水深、上游河流径流以及气象条件密切相关。在潮汐上升过程中，当潮水进入逐渐狭窄的河口或海湾，并伴随底坡的增加，水体会被迅速限制在狭窄的通道内，从而集中能量，导致波浪幅度的快速增强。这一过程伴随着复杂的波形和流体结构变化，潮汐涌浪的高度在传播过程中呈现显著波动，同时传播速度也极为迅速。当潮汐涌浪通过收敛的喇叭形河口时，其前缘会急剧变陡并迅速上升，形成类似波墙的前沿，以强大的动能向河口上游推进。这种突然而猛烈的水流运动，常常导致波浪迅速变陡并破碎，释放出巨大的能量和破坏力，对河口地区的桥梁墩柱等结构造成严重威胁。

为了保障人类生命财产安全，有必要提前评估潮汐涌浪对结构的冲击载荷，并采取有效的防护措施。然而，由于潮汐涌浪的形成、传播和演变机制与常规波浪或稳定水流存在显著差异，传统的波浪或水流理论难以准确描述其对海岸结构的局部水动力效应。因此，近年来越来越多的研究者采用原型观测、物理模型实验和数值模拟相结合的方法，探索潮汐涌浪与水工结构之间的复杂相互作用。例如，Shao等人（2002）基于现场观测和经典波浪力理论，提出了较为实用的潮汐涌浪压力计算公式；Shen等人（2013）通过测量潮汐涌浪对海堤的冲击力，发现瞬时最大压力可达8kPa；Li等人（2017）在钱塘江贾绍桥围堰区域进行了现场测量，分析了潮汐涌浪压力的极端值；Zeng等人（2006）则基于河流工程相似理论，进行了物理模型实验，探讨了潮汐涌浪在河口区域受桥墩阻碍时的高度变化规律；Yang等人（2008）通过物理建模分析了潮汐涌浪对桥墩的冲击力分布，并基于实验数据拟合了涌浪高度与冲击力之间的关系；Lin等人（2020）研究了潮汐涌浪事件中桥墩前后压力以及总力的变化；Chen等人（2020）则通过水槽实验，分析了潮汐涌浪对桥墩结构的时空分布特性；Zhang等人（2020）进一步研究了潮汐涌浪前缘冲击桥墩上下部分时的动态压力变化规律，并提出了最大动态压力的计算公式；他们还采用数值方法提取了力分布数据，提供了潮汐涌浪冲击载荷的实用估算方法。在相关研究中，Sarfaraz和Pak（2017）基于实验数据分析了类似海啸的潮汐涌浪对淹没桥墩的力特性。

然而，由于潮汐涌浪具有强烈的突发性、短暂性和高度局部化的冲击力特征，导致其对桥墩类结构的影响往往难以预测。因此，开发一种能够快速且准确预测潮汐涌浪冲击水动力过程的模型，对于提升沿海基础设施的灾害预防和应对能力，以及保障公众安全具有重要意义。目前，对潮汐涌浪引起的载荷估计主要依赖于经验公式或理论推导方法，这些方法在工程设计阶段具有广泛适用性，并在特定工况下提供了实用价值。然而，这些方法通常基于理想化的边界条件和单变量假设，无法准确捕捉潮汐涌浪传播过程中的高度非线性和时间依赖性行为。因此，在实际灾害响应或复杂海洋环境中，这些方法的应用存在局限性。特别是在多个因素（如潮汐涌浪类型、桥墩倾斜角度和涌浪前的水深）耦合作用的情况下，单一公式难以有效适应不同场景下的载荷变化规律。为此，近年来一些学者尝试将机器学习技术引入潮汐涌浪预测领域，尤其是在预测钱塘江河口区域的潮汐涌浪水位和到达时间方面取得了一定进展。例如，杭州市水文水资源监测中心基于相似潮汐分析开展了经验预测工作；He等人（2012）则引入了支持向量机（SVM）模型来预测潮汐涌浪的到达时间和水位。尽管浅层学习模型如SVM在预测方面展现出一定能力，但它们仍然存在泛化能力不足、对模型参数敏感以及性能不稳定等问题，难以胜任高频、大规模和强非线性潮汐涌浪载荷预测任务。特别是针对桥墩结构上局部水动力载荷的时间序列预测，相关研究仍较为有限，缺乏坚实的理论框架支持。

鉴于此，本研究提出了一种基于一维卷积神经网络（1D-CNN）的新型模型，用于预测潮汐涌浪对桥墩结构的水动力过程。该模型利用高分辨率的数值水槽模拟生成潮汐涌浪演变和结构响应的数据集，作为训练和验证的基础。通过引入多点水位时间序列作为输入，模型能够预测桥墩表面的水位爬升高度以及峰值水动力载荷的时序演变。该模型具有结构简单、训练快速以及对不同工况具有强适应性的特点，为沿海基础设施的快速智能评估提供了有力工具。本研究结合了高精度数值建模与智能预测方法，首次系统地从潮汐涌浪传播、结构响应和载荷预测三个关键维度展开分析，不仅弥补了传统载荷估算公式在适应性和准确性方面的不足，还拓展了深度学习技术在海洋与海岸工程水动力学领域的应用范围。研究结果有望为宏观潮汐河口环境中桥梁基础的设计、风险评估和预警系统提供理论支持和技术保障。

在具体研究方法上，本研究采用开源计算流体力学（CFD）平台OpenFOAM，结合wave2Foam模块构建了一个高精度的潮汐涌浪数值水槽模型。通过求解雷诺平均纳维-斯托克斯（RANS）方程，模拟了潮汐涌浪对桥墩结构的水动力过程。该模型能够详细分析潮汐涌浪在传播过程中对桥墩结构的冲击载荷和动态压力变化，以及局部流场和湍流特性。研究中，特别关注了潮汐涌浪类型（波动型、弱破碎型和强破碎型）、涌浪高度、初始水深、桥墩倾斜角度（α）以及冲击方向（β）等因素对结构水动力响应的影响。通过系统地分析这些参数的变化，揭示了不同条件下桥墩结构所承受的水动力载荷和动态压力的特征。

为了进一步提升预测的准确性，研究团队构建了一个基于1D-CNN的预测模型，该模型能够从历史水位数据中学习并预测潮汐涌浪对桥墩结构的水动力响应。模型的输入为多个监测点的水位时间序列，输出则包括桥墩表面的水位爬升高度和峰值水动力载荷的时序变化。通过这种方式，模型能够直接映射潮汐涌浪的传播序列与结构响应变量之间的关系，从而实现对复杂水动力过程的高效模拟和预测。这种基于深度学习的预测方法突破了传统时间序列预测方法依赖于自回归假设的局限性，能够更全面地捕捉潮汐涌浪对结构的动态加载过程。

研究结果表明，随着桥墩倾斜角度α从?12.5°增加到12.5°，最大载荷和峰值压力均呈现下降趋势，尤其是在强潮汐涌浪条件下，变化更为显著。同时，当冲击方向β从180°向0°变化时，水位爬升高度增加，β大于90°的桥墩结构会承受更高的峰值载荷。总体来看，随着β从0°向180°移动，载荷呈现上升趋势，尤其是在强潮汐涌浪作用下，这种趋势更加明显。这些发现对于理解潮汐涌浪对结构的冲击特性具有重要意义，同时也为工程设计提供了重要的参考依据。

此外，研究团队还通过建立高精度的数值水槽模型，验证了潮汐涌浪传播的水动力特性。该模型采用SST湍流模型进行模拟，能够再现实验室尺度波浪水槽实验的水表面演变过程。通过与物理实验数据的对比，模型在水位和流速的预测方面表现出较高的精度，为后续的结构响应分析提供了可靠的基础。同时，研究团队还基于弗劳德数相似性原则，设计了数值模拟的几何缩尺比例为1:10，这一比例能够较好地反映钱塘江河口区域的原型流体条件。在原型河口，潮汐涌浪前的水深（h?）通常在1.5米至6.0米之间，而潮汐涌浪的高度（H）则在0.5米至3.9米之间。根据弗劳德数（Fr）的不同，潮汐涌浪的形态特征也有所差异，研究团队据此设计了多种不同条件下的模拟实验，以全面评估潮汐涌浪对结构的影响。

在结构响应分析方面，研究团队通过数值模拟，系统地探讨了不同类型的潮汐涌浪（波动型、弱破碎型和强破碎型）对桥墩结构的影响。结果显示，不同类型潮汐涌浪对结构的冲击载荷和动态压力存在显著差异。例如，波动型潮汐涌浪的冲击载荷相对较小，但其传播过程中的流场变化更为复杂；而强破碎型潮汐涌浪则表现出更强的冲击力，可能对结构造成更大的破坏。此外，研究还发现，桥墩的倾斜角度和冲击方向对水动力响应具有重要影响。随着倾斜角度的增加，结构所承受的载荷和压力均呈现下降趋势，这表明合理的倾斜设计可以有效减轻潮汐涌浪对结构的冲击。而在冲击方向的变化中，当β从180°向0°移动时，水位爬升高度显著增加，导致桥墩结构承受的峰值载荷也随之上升。这一现象说明，在设计结构时，需要充分考虑潮汐涌浪的冲击方向，以优化结构的防护能力。

基于上述分析，研究团队进一步开发了适用于不同潮汐涌浪条件下的经验公式，用于预测桥墩结构所承受的最大水动力载荷和动态压力。这些公式综合考虑了倾斜角度和冲击方向等因素的影响，能够更准确地反映实际工况下的结构响应。此外，研究还引入了基于1D-CNN的预测模型，通过高分辨率数值水槽模拟生成的数据集，实现了对潮汐涌浪冲击过程的智能预测。该模型能够快速处理多点水位时间序列数据，并输出桥墩表面的水位爬升高度和峰值载荷的预测结果。其简单且高效的结构，使其在工程实践中具有广泛的应用前景。

在研究过程中，团队还对潮汐涌浪的传播、变形、局部水动力特性以及结构动态响应进行了详细分析。研究发现，潮汐涌浪在传播过程中会经历一系列复杂的物理过程，包括波浪的折射、反射、破碎以及能量的重新分布。这些过程对桥墩结构的水动力响应产生了深远影响，特别是在不同水深和涌浪高度条件下，结构所承受的冲击力和压力分布存在明显差异。此外，研究还揭示了潮汐涌浪对结构的冲击不仅局限于局部区域，而是具有一定的空间分布特征，这为结构设计和防护措施的制定提供了重要的依据。

本研究的创新之处在于，首次将深度学习技术应用于潮汐涌浪对结构的水动力预测。通过构建基于1D-CNN的预测模型，研究团队成功实现了对潮汐涌浪传播过程与结构响应之间的动态映射。这一方法突破了传统经验公式和理论模型的局限性，能够更全面地捕捉潮汐涌浪对结构的复杂影响。同时，该模型还具备较强的鲁棒性和泛化能力，能够在不同工况下稳定运行，为实际工程应用提供了可靠的预测工具。此外，研究团队还对模型的性能进行了系统验证，确保其在不同条件下均能提供准确的预测结果。

本研究的成果不仅为潮汐河口地区的桥梁基础设计提供了理论支持，还为相关工程的灾害评估和预警系统建设提供了技术保障。通过深入分析潮汐涌浪的传播机制和结构响应特性，研究团队为优化沿海基础设施的防护设计奠定了坚实基础。同时，基于深度学习的预测方法也为未来研究提供了新的思路和工具，有助于推动水动力学和海洋工程领域的智能化发展。随着人工智能技术的不断进步，此类模型在实际工程中的应用前景将更加广阔，有望成为提升沿海基础设施安全性和韧性的关键技术之一。