[发明专利]基于云服务的离散元并行实时仿真边坡预警系统及方法

说明书

基于云服务的离散元并行实时仿真边坡预警系统及方法，属于应用仿真分析技术领域；包括本地数据监测采集系统，用于采集边坡预警需要的宏观数据及监测数据，并将所述宏观数据及监测数据上传至所述云服务数据中心；所述云服务数据中心用于建立所述宏观数据与所述离散元GPU并行数值仿真分析所需的微观参数之间的关系模型；还用于设置边坡的预警阈值，当所述离散元GPU并行数值仿真云服务器端的计算结果超过所述预警阈值时，所述云服务数据中心启动告警；所述离散元GPU并行数值仿真云服务器端用于进行离散元GPU并行数值仿真，获得离散元仿真计算结果，并将所述计算结果传送至所述云服务数据中心，实现边坡实时预警。

技术领域

本发明属于应用仿真分析技术领域，特别涉及一种基于云服务的离散元（DEM）GPU并行实时仿真分析边坡预警系统及方法。

背景技术

降雨、地震引起的山体滑坡、泥石流等自然灾害，严重影响着人民群众的生命安全，造成巨大的财产损失。近几年，通过在重点区域埋设传感器、通过遥感技术监测山体滑滑移量为滑坡预警的主要工具，但也有一定的局限性。

数值仿真在提供一定参数的情况下，能够预测与分析未来时间段内的安全状态。因此，急需开发一种能够实时提供参数，快速计算的实时仿真分析方法。

离散元单元法是一种在边坡分析等方面有所应用的数值分析方法，其在数值分析中的应用尚未成熟，主要存在以下几点困难：1、针对工程问题，离散单元数量巨大，采用显式求解方法，计算量巨大；2、离散元参数难以准确标定，需要反复测试与标定；3、多物理场耦合理论尚未完善。

中国专利申请CN 202110431947 .8公开了一种基于遗传算法和离散元分析法的锚固边坡安全性评价方法，主要包括以下步骤：基于现场勘察和仪器监测收集岩质锚固边坡的基础数据；基于离散元分析软件3DEC构建岩质锚固边坡分析计算模型；根据岩体蠕变试验确定蠕变本构模型及蠕变参数范围；基于遗传算法和岩质锚固边坡分析计算模型的响应确定岩质锚固边坡蠕变本构模型的最优参数；基于设定的分析时间，提取岩质锚固边坡的特征变量。根据特征变量的变化情况进行岩质锚固边坡长期安全性评价。该方法主要着眼于解决离散元参数确定困难的问题，但是，该方法是针对特定地区的岩土测定，针对不同岩土，一般使用一次必须重新实验标定；通用性较差。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于云服务的离散元并行实时仿真边坡预警系统及方法，通过对边坡宏观数据、监测数据的采集，利用离散元模型，建立宏观数据与所述离散元GPU并行数值仿真分析所需的微观参数之间的关系模型，并依据所述关系模型实时更新边坡离散元模型中的参数，提高数值模拟精度；设置边坡的预警阈值，将离散元GPU并行数值仿真计算结果与所述预警阈值进行比较，并适时告警。

本发明提供一种基于云服务的离散元并行实时仿真边坡预警系统，包括本地数据监测采集系统、云服务数据中心、以及离散元GPU并行数值仿真云服务器端；

所述本地数据监测采集系统用于采集边坡预警需要的宏观数据及监测数据，并将所述宏观数据及监测数据上传至所述云服务数据中心；所述宏观数据包括边坡的宏观力学性质数据；所述监测数据包括含水量及位移；

所述云服务数据中心用于建立所述宏观数据与离散元GPU并行数值仿真分析所需的微观参数之间的关系模型；还用于设置边坡的预警阈值，当所述离散元GPU并行数值仿真云服务器端的计算结果超过所述预警阈值时，所述云服务数据中心启动告警；

所述离散元GPU并行数值仿真云服务器端用于利用边坡离散元模型，依据实时采集的所述宏观数据进行离散元GPU并行数值仿真计算，获得离散元仿真计算结果，并将所述计算结果传送至所述云服务数据中心；所述云服务数据中心判断是否启动告警，实现边坡实时预警。

进一步地，所述边坡离散元模型为利用所述宏观数据建立的边坡离散元模型；包括边坡的几何形状及粒径分布。