一种基于AR和CAE的大坝动态分析方法和系统与流程

一种基于ar和cae的大坝动态分析方法和系统
技术领域
1.本发明涉及水工大坝安全工程领域，具体涉及一种基于ar和cae的大坝动态分析方法和系统。


背景技术：

2.水工大坝这类大型构筑物一般使用年限长久，对于坝体的安全分析至关重要，安全分析通常需要借助仿真软件来实现。现有技术对于大坝这类大型构筑物的结构安全的仿真分析通常脱离大坝实际结构，一般需要先获取坝体的设计模型，然后对设计模型进行网格剖分和参数设定，并进行cae(computer aided engineering，计算机辅助工程)分析，计算得出仿真场的有限元模型，表现为云图结果，通过观察彩色云图确定大坝各个位置的应力应变，然后根据应力应变指导大坝的安全维护。但是这种方法并没有充分考虑大坝实际的结构变化，仅仅观察虚拟模型不够直观，也较难去利用仿真分析的结果具体定位到实际大坝的部位位置，导致仿真分析的结果在如此大型的构筑物上的具体指导意义偏弱，只能总体上分析安全性，但是对于具体细部该如何加固如何处理，无法给出具体的定位信息也无法给运维人员提供数据参照。即使有考虑到与实际场景结合，也无法快速对大坝面临的突发事件和结构变化去分析安全风险和超前仿真模拟。
3.近年来，基于ar(augmented reality，增强现实)技术进行应力应变分析的研究具有一定进展。如文件cn115168995a公开了一种飞机壁板的增强现实可视化方法，该方法是用激光扫描整个飞机壁板，得到飞机壁板的三维点云模型，然后通过cae技术对三维点云模型进行有限元分析，得到能够反应飞机壁板应力应变的彩色云图，然后通过ar技术将虚拟的彩色原图覆盖到实体飞机壁板的表面，使用户能够通过ar设备观察实体飞机壁板各个位置的应力应变。但是这种方法在大坝场景下不适用，由于大坝的体积太过庞大，无法通过三维激光扫描出大坝的点云模型，而直接套用大坝设计模型生成的彩色云图又会出现彩色云图与大坝实体误差较大的现象。亟需一种新的方法能够准确反映大坝各个具体位置的应力应变，来指导大坝的安全维护。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本发明实施方式提供了一种基于ar和cae的大坝动态分析方法和系统，解决了大坝各个具体位置的应力应变信息反映不准确的问题。
5.第一方面，本发明实施例提供了一种基于ar和cae的大坝动态分析方法，应用于ar终端，所述方法包括：接收云平台发送的三维有限元模型，所述三维有限元模型是所述云平台对大坝的三维设计模型进行网格剖分和cae分析得到的结果；根据拍摄的局部大坝实体从所述三维有限元模型中提取对应的局部有限元模型，并将所述局部有限元模型和所述局部大坝实体进行匹配，使所述局部有限元模型和所述局部大坝实体重叠；当识别到所述局部有限元模型中的有限元块体和所述局部大坝实体的差异度超过预设匹配条件时，将所述局部大坝实体对应的局部大坝实体图像发送至云平台，以使所述云平台根据所述局部大坝
实体图像调整所述三维设计模型的对应位置，并重新对所述三维设计模型进行网格剖分和cae分析，输出新三维有限元模型；接收云平台发送的所述新三维有限元模型，并重新将新三维有限元结模型中调整后的局部有限元模型与所述局部大坝实体重叠，在ar终端内展示局部大坝实体各个位置的应力应变信息。
6.可选地，所述根据拍摄的局部大坝实体从所述三维有限元模型中提取对应的局部有限元模型，包括：确定所述ar终端的经纬度信息，并根据所述经纬度信息计算ar终端与大坝的相对位置信息；基于所述相对位置信息从所述三维有限元模型中确定局部模型的候选范围；将拍摄的局部大坝实体图像在所述局部模型的候选范围中移动，并在每次移动后进行相似度匹配；根据相似度匹配结果从所述局部模型的候选范围中定位相似度最高的模型部分，作为所述局部有限元模型。
7.可选地，识别所述局部有限元模型中的有限元块体和所述局部大坝实体的差异度是否超过预设匹配条件的步骤，包括：识别各个有限元块体是否超出或少于所述局部大坝实体对应部位预设百分比，并提取超出或少于所述局部大坝实体对应部位预设百分比的差异块体；当所述差异块体的数量大于预设阈值时，判定所述差异度超过了预设匹配条件。
8.可选地，所述ar终端上安装有三维激光扫描模块，所述将所述局部大坝实体对应的局部大坝实体图像发送至云平台，包括：输出第一提示信息，以提示用户利用ar终端查看各个所述差异块体的差异位置；通过所述三维激光扫描模块扫描所述差异位置的点云图像数据；将所述点云图像数据打包，作为所述局部大坝实体图像发送至云平台。
9.可选地，所述将所述局部大坝实体对应的局部大坝实体图像发送至云平台，包括：输出第二提示信息，以提示用户将ar终端在局部大坝实体附近移动；通过ar终端的移动，采集所述局部大坝实体的视频数据；基于所述视频数据生成局部大坝实体的多角度图像，并将所述多角度图像作为所述局部大坝实体图像发送至云平台。
10.可选地，所述方法还包括：当大坝坝体遭受破坏时，通过所述ar终端采集破坏位置的目标局部大坝实体图像，并将所述目标局部大坝实体图像发送至云平台，以使云平台根据所述目标局部大坝实体图像调整所述三维设计模型的对应位置，并重新对所述三维设计模型进行网格剖分和cae分析，输出三维破坏有限元模型；接收云平台发送的所述三维破坏有限元模型，并重新将三维破坏有限元模型中破坏位置对应的局部破坏有限元模型与破坏位置的大坝实体重叠，在ar终端内展示大坝实体破坏位置的新应力应变信息；将所述新应力应变信息发送至云平台，以使所述云平台根据所述新应力应变信息在大坝破坏位置附近确定应力应变数值异常的连带风险位置，并针对所述连带风险位置生成维修加固策略。
11.第二方面，本发明实施例提供了一种基于ar和cae的大坝动态分析方法，应用于云平台，所述方法包括：获取大坝的三维设计模型，并对所述三维设计模型进行网格剖分和cae分析，得到三维有限元模型；将所述三维有限元模型发送到ar终端，以使ar终端根据拍摄的局部大坝实体从所述三维有限元模型中提取对应的局部有限元模型，并将所述局部有限元模型和所述局部大坝实体进行匹配，使所述局部有限元模型和所述局部大坝实体重叠；接收ar终端发送的局部大坝实体图像，所述局部大坝实体图像是当所述ar终端识别到所述局部有限元模型中的有限元块体和所述局部大坝实体的差异度超过预设匹配条件时拍摄的图像；根据所述局部大坝实体图像调整所述三维设计模型的对应位置，并返回所述对所述三维设计模型进行网格剖分和cae分析的步骤，输出新三维有限元模型；将所述新三
维有限元模型发送到ar终端，以使ar终端重新将新三维有限元结模型中调整后的局部有限元模型与所述局部大坝实体重叠，在ar终端内展示局部大坝实体各个位置的应力应变信息。
12.可选地，所述对所述三维设计模型进行网格剖分和cae分析，得到三维有限元模型包括：对所述三维设计模型进行网格剖分和cae分析，得到用于反应三维设计模型各个位置应力应变的中间有限元模型；通过大坝实体上安装的传感器读取真实应力应变数据；利用所述真实应力应变数据对所述中间有限元模型进行调整，得到所述三维有限元模型。
13.可选地，所述方法还包括：接收ar终端展示的局部大坝实体各个位置的应力应变信息，并根据所述应力应变信息生成维修加固策略。
14.第三方面，本发明实施例提供了一种基于ar和cae的大坝动态分析系统，包括ar终端和云平台，所述系统包括：所述云平台获取大坝的三维设计模型，并对所述三维设计模型进行网格剖分和cae分析，得到三维有限元模型；所述云平台将所述三维有限元模型发送到ar终端；所述ar终端接收云平台发送的三维有限元模型，并根据拍摄的局部大坝实体从所述三维有限元模型中提取对应的局部有限元模型，然后将所述局部有限元模型和所述局部大坝实体进行匹配，使所述局部有限元模型和所述局部大坝实体重叠；当所述ar终端识别到所述局部有限元模型中的有限元块体和所述局部大坝实体的差异度超过预设匹配条件时，将所述局部大坝实体对应的局部大坝实体图像发送至云平台；所述云平台根据所述局部大坝实体图像调整所述三维设计模型的对应位置，并重新对所述三维设计模型进行网格剖分和cae分析，输出新三维有限元模型；所述ar终端接收云平台发送的所述新三维有限元模型，并重新将新三维有限元结模型中调整后的局部有限元模型与所述局部大坝实体重叠，在ar终端内展示局部大坝实体各个位置的应力应变信息。
15.本技术提供的技术方案，具有如下优点：
16.本技术提供的技术方案，包括ar终端和云平台，其中云平台用于获取大坝的三维设计模型，并对三维设计模型进行网格剖分和cae分析，得到三维有限元模型，用来反映虚拟的大坝模型在各个位置的应力应变情况。之后，云平台将三维有限元模型发送到ar终端，用户佩戴ar终端观察大坝某个位置，使ar终端根据拍摄的局部大坝实体从三维有限元模型中提取对应的局部有限元模型，然后将局部有限元模型和局部大坝实体进行匹配，使局部有限元模型和局部大坝实体重叠。此时，ar终端观察的局部位置就覆盖了能够反映应力应变的局部有限元模型，为用户确定安全维护策略提供初步的指导。但是在实际应用场景中，由于大坝太过庞大，三维有限元模型往往不能和大坝实体完美重叠，故此时局部有限元模型反映的应力应变信息还不够准确，从而本发明实施例结合每个有限元块体分析局部有限元模型是否和局部大坝实体匹配差异过大。当ar终端识别到局部有限元模型中的有限元块体和局部大坝实体的差异度超过预设匹配条件时，ar终端将局部大坝实体对应的局部大坝实体图像发送至云平台；云平台根据局部大坝实体图像对三维设计模型的局部对应位置进行调整，然后重新对整体三维设计模型进行网格剖分和cae分析，输出新三维有限元模型并发送给ar终端。当用户佩戴的ar终端接收到云平台发送的新三维有限元模型后，重新从新三维有限元结模型中找到调整后的局部有限元模型，并将其与局部大坝实体重叠，实现大坝局部位置应力应变信息的动态调整。用户则能够在ar终端内观察到局部大坝实体各个位置调整后的应力应变信息，为用户确定安全维护策略提供可靠性更高的指导。
17.随着用户的走动，用户佩戴ar终端观察大坝的每个局部位置，通过云平台和ar终端的配合，循环迭代调整，对三维设计模型的每个局部位置进行更新，从而对云平台计算的三维有限元模型进行多次更新，使得三维有限元覆盖到大坝实体上的结果逐渐准确，最后通过ar终端观察到的大坝每个位置反映的应力应变信息均是准确的信息，实现了一种动态化、高效化的大坝分析方案。
附图说明
18.通过参考附图会更加清楚的理解本发明的特征和优点，附图是示意性的而不应理解为对本发明进行任何限制，在附图中：
19.图1示出了本发明一个实施方式中一种基于ar和cae的大坝动态分析系统的结构示意图；
20.图2示出了本发明一个实施方式中一种基于ar和cae的大坝动态分析方法的步骤示意图。
具体实施方式
21.为使本发明实施方式的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施方式中的附图，对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式是本发明一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本发明中的实施方式，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本发明保护的范围。
22.目前，通过ar技术将零件、楼梯、管道等物体的三维设计模型(例如bim模型)覆盖到实际物体上，从而观察物体的长、宽、高等几何参数是否设计准确的方案已经实现，但是三维设计模型只能观察物体的几何构造而不能确定物体的应力应变数值。随着技术的发展，一些技术对三维设计模型进行网格剖分将其划分为大量的小块体，然后通过cae分析进行应力应变计算，来确定每个块体的应力应变数值以及每个块体发生的位移，cae分析的结果可以重新构成三维彩色云图样式的三维有限元模型，最后将三维有限元模型通过ar技术整个覆盖到物体表面即可进行观察，文件cn115168995a公开的一种飞机壁板的增强现实可视化方法采用了上述思路。但是这种方法对中小体积的物体应用效果较好，是由于中小体积的三维设计模型容易获取，和实际物体偏差不大，具体可以先制作实际物体，再用激光扫描实际物体得到实际物体的三维设计模型，然后对三维设计模型进行cae分析得到分析结果，再将分析结果覆盖到中小物体表面。但是大坝这类建筑物需要先制作三维设计模型才能进行施工，且通过激光扫描整个大坝实体很难实现，而工程人员预先制作的三维设计模型是一种理想状态的模型，和实际施工的大坝实体相比往往存在较大的误差，故大坝这类庞大的构筑物通常没有准确度较高的三维设计模型。直接利用预先制作的三维设计模型进行cae分析，并通过ar技术将分析结果覆盖到大坝表面，会导致大坝表面各个位置的应力应变数值并不是真实的数值，从而会误导工程人员将大坝安全的位置判定为风险的位置、将风险位置判定为安全位置，导致大坝的安全维护策略制定错误，产生安全隐患。
23.基于此，本发明实施例提供了如下技术方案来解决这一问题。
24.请参阅图1，在一个实施方式中，一种基于ar和cae的大坝动态分析系统，具体包括
ar终端1和云平台2，其中ar终端1和云平台2的交互方式如下：
25.云平台2获取大坝的三维设计模型，并对三维设计模型进行网格剖分和cae分析，得到三维有限元模型。
26.云平台2将三维有限元模型发送到ar终端1；
27.ar终端1接收云平台2发送的三维有限元模型，并根据拍摄的局部大坝实体从三维有限元模型中提取对应的局部有限元模型，然后将局部有限元模型和局部大坝实体进行匹配，使局部有限元模型和局部大坝实体重叠；
28.当ar终端1识别到局部有限元模型中的有限元块体和局部大坝实体的差异度超过预设匹配条件时，将局部大坝实体对应的局部大坝实体图像发送至云平台2；
29.云平台2根据局部大坝实体图像调整三维设计模型的对应位置，并重新对三维设计模型进行网格剖分和cae分析，输出新三维有限元模型；
30.ar终端1接收云平台2发送的新三维有限元模型，并重新将新三维有限元结模型中调整后的局部有限元模型与局部大坝实体重叠，在ar终端1内展示局部大坝实体各个位置的应力应变信息。
31.具体地，本发明实施例基于云平台技术和ar技术，以交互迭代的方式动态解决大坝表面应力应变分析不准确的问题。在大坝建造之初，工程设计人员会预先通过建筑设计软件制作大坝的三维设计模型，本发明实施例预先部署云平台2，用户将预先制作的三维设计模型上传至云平台2，云平台2用于对三维设计模型进行网格剖分和cae分析，生成能够反映大坝各个位置应力应变及位移的三维有限元模型。云平台2通过3g\4g\5g等通信方式与ar终端1建立通信连接，并将初始计算的三维有限元模型发送给ar终端1。ar终端1包括但不限于ar眼镜、ar平板、ar电脑等，以ar眼镜为例，用户佩戴ar终端1去观察大坝实体。由于大坝体积庞大，按照一般技术来讲，用户可以在距离大坝很远的位置观察大坝，从而通过ar模型定位技术将三维有限元模型整体覆盖在大坝表面。但是这会导致用户看不清大坝的细节，不能准确分析大坝表面各个位置的应力应变数值，故用户需要近距离观察大坝实体，才能有效分析大坝各个位置的应力应变。当用户佩戴ar终端1近距离观察大坝表面时，ar终端1只能拍摄到大坝的局部，从而控制ar终端1按照局部匹配算法根据拍摄的局部大坝实体从三维有限元模型中提取对应的局部有限元模型，然后将局部有限元模型和局部大坝实体进行匹配，使局部有限元模型和局部大坝实体重叠。
32.如果局部有限元模型和局部大坝实体重叠效果较好，差异度较小，则局部有限元模型的计算结果可以判定为准确，用户可以根据局部有限元模型反映的应力应变信息直接对局部大坝实体进行分析，制定相应的维修加固策略。如果局部有限元模型中的多个有限元块体和局部大坝实体的差异度较大，超过了预设匹配条件，则认为局部有限元模型反映的应力应变信息并不准确，此时有较大概率误导用户制定出不合理的维修加固策略。本发明实施例控制ar终端1开启参数更新模式，将局部大坝实体对应拍摄的局部大坝实体图像发送至云平台2，云平台2根据接收的局部大坝实体图像调整三维设计模型的对应位置，生成新的三维设计模型，并重新对新的三维设计模型进行网格剖分和cae分析，输出新三维有限元模型到ar终端1；然后ar终端1针对新三维有限元模型重复提取局部有限元模型覆盖到局部大坝实体的步骤，使用户从ar终端1中观察到调整后的应力应变信息，显著提高了大坝实体表面观察到的应力应变信息的准确率。用户根据调整后的应力应变信息进行分析，进
而能够显著提高维修加固策略的准确度。
33.另外，随着用户的走动，和/或移动视角，用户佩戴ar终端1遍历观察大坝的每个局部位置，将每个局部位置对应的局部图像反馈给云平台2，使云平台2根据每个局部图像不断计算新的三维有限元模型，通过云平台2和ar终端1的互相配合，循环迭代调整，使三维有限元模型覆盖到大坝实体上的效果动态更新，最后通过ar终端1观察到的大坝每个位置反映的应力应变信息均是准确的信息。
34.具体地，如图2所示，在一个实施方式中，本发明还提供了一种基于ar和cae的大坝动态分析方法，其中步骤s101～s105应用于云平台，步骤s201～s204应用于ar终端，具体步骤如下：
35.步骤s101：获取大坝的三维设计模型，并对三维设计模型进行网格剖分和cae分析，得到三维有限元模型。
36.步骤s102：将三维有限元模型发送到ar终端。
37.步骤s201：接收云平台发送的三维有限元模型。
38.步骤s202：根据拍摄的局部大坝实体从三维有限元模型中提取对应的局部有限元模型，并将局部有限元模型和局部大坝实体进行匹配，使局部有限元模型和局部大坝实体重叠。
39.步骤s203：当识别到局部有限元模型中的有限元块体和局部大坝实体的差异度超过预设匹配条件时，将局部大坝实体对应的局部大坝实体图像发送至云平台。
40.步骤s103：接收ar终端发送的局部大坝实体图像；
41.步骤s104：根据局部大坝实体图像调整三维设计模型的对应位置，并通过对三维设计模型进行网格剖分和cae分析的步骤，输出新三维有限元模型。
42.步骤s105：将新三维有限元模型发送到ar终端。
43.步骤s204：接收云平台发送的新三维有限元模型，并重新将新三维有限元结模型中调整后的局部有限元模型与局部大坝实体重叠，在ar终端内展示局部大坝实体各个位置的应力应变信息。
44.具体地，关于本方法实施例的实现原理描述可以参考上述系统实施例的相关描述，在此不再赘述。
45.具体地，在一实施例中，上述步骤s101，具体包括如下步骤：
46.步骤一：对三维设计模型进行网格剖分和cae分析，得到用于反应三维设计模型各个位置应力应变的中间有限元模型。
47.步骤二：通过大坝实体上安装的传感器读取真实应力应变数据。
48.步骤三：利用真实应力应变数据对中间有限元模型进行调整，得到三维有限元模型。
49.具体地，本发明实施例在生成最终的三维有限元模型之前，还获取大坝的真实应力应变数据，大坝的真实应力应变数据通过大坝上预设监测点的监测传感器测量得到，主要包括监测的位移、变形、应力等。cae对三维设计模型分析的初步结果作为中间有限元模型，本实施例通过实际监测点的真实应力应变数据对中间有限元模型进行反演分析计算，确认仿真计算结果与实际监测结果的差异性，然后调整模型参数，使得cae仿真计算结果更接近真实情况，反演分析的方法包括但不限于差值运算，拟合分析等，通过本实施例的处
理，能够进一步提高三维有限元模型的准确度。
50.具体地，在一实施例中，应用于云平台的方法还包括：
51.步骤四：接收ar终端展示的局部大坝实体各个位置的应力应变信息，并根据应力应变信息生成维修加固策略。
52.具体地，本实施例还控制ar终端将覆盖后的应力应变信息返回给云平台，云平台可以根据神经网络算法对局部有限元模型和实景的结合图像进行分析分类，确定该位置具有哪一类破坏风险，例如应力应变较大的位置可能发生坝体的横向、竖向等不同方向的倒塌，进而匹配预先存储的维修加固策略，促使维修人员尽快进行针对性修复。提高了大坝安全维护工作的自动化进程，提高了安全维护的效率。
53.具体地，在一实施例中，上述步骤s202，具体包括如下步骤：
54.步骤五：确定ar终端的经纬度信息，并根据经纬度信息计算ar终端与大坝的相对位置信息。
55.步骤六：基于相对位置信息从三维有限元模型中确定局部模型的候选范围。
56.步骤七：将拍摄的局部大坝实体图像在局部模型的候选范围中移动，并在每次移动后进行相似度匹配。
57.步骤八：根据相似度匹配结果从局部模型的候选范围中定位相似度最高的模型部分，作为局部有限元模型。
58.具体地，传统ar技术通常是根据实际物体上标记的若干标志物对模型进行定位，从而将三维模型覆盖到实际物体上。这一方法针对能够拍摄完整物体的中小物体效果较好，对于ar终端每次只能拍摄局部的大坝不太适用，所需的标志物数量过多，匹配过程较为繁琐。从而本发明实施例提出通过ar终端的定位信息和拍摄图像共同确定局部有限元模型的方法。首先，根据大坝实体在实体空间的位置，获取大坝整体各个位置的经纬度，并将大坝各个位置的经纬度预存在三维有限元模型中。当用户佩戴ar终端站在大坝附近某个位置观察局部大坝实体时，ar终端通过包括但不限于gps、北斗定位等定位技术获取ar终端的经纬度信息，由于经纬度在空间中是唯一的，从而根据ar终端的经纬度信息与三维有限元模型各个位置的经纬度能够计算出ar终端与大坝的相对位置信息，例如相对位置信息为：ar终端在大坝某个点附近且在该点的北方、南方或东北方向等等。ar终端通过相对位置信息可以确定ar终端在哪一个视角观察三维有限元模型，从而在该视角方向上从完整的三维有限元模型中确定局部模型的候选范围。然后将观察到的局部大坝实体图像覆盖到候选范围中并逐步移动，例如每次移动50个像素，在每次移动后，将局部大坝实体图像和该图像覆盖的部分进行相似度匹配，当局部大坝实体图像与候选范围内的所有位置均匹配结束时，其中相似度最高的模型部分即可视为局部有限元模型，进而提高了局部有限元模型覆盖在局部大坝实体上的准确度。此外，本实施例也可以在大坝实体上每间隔一段距离设立一个标志物，通过图像相似度匹配和标志物匹配两种匹配手段同时确定局部有限元模型，能够进一步保证提取的局部有限元模型的准确度。
59.具体地，在一实施例中，上述步骤s203识别局部有限元模型中的有限元块体和局部大坝实体的差异度是否超过预设匹配条件的步骤，包括：
60.步骤九：识别各个有限元块体是否超出或少于局部大坝实体对应部位预设百分比，并提取超出或少于局部大坝实体对应部位预设百分比的差异块体。
61.步骤十：当差异块体的数量大于预设阈值时，判定差异度超过了预设匹配条件。
62.具体地，在本发明实施例中，判断局部有限元模型和局部大坝实体的匹配是否吻合，通过三维有限元模型每个小块体的匹配结果进行确定。ar终端遍历局部有限元模型中的各个块体，依次识别各个有限元块体是否超出或少于局部大坝实体对应部位的预设百分比，例如预设百分比设为50％，则依次判断各个有限元块体是否超出局部大坝实体对应部位的50％或少于局部大坝实体对应部位的50％。如果超出或少于局部大坝实体对应部位的预设百分比则认为该块体不符合匹配条件，属于差异块体。考虑到模型一般可以存在一定的允许误差，从而提高算法的运行效率，故本实施继续判断差异块体的数量是否大于预设阈值，当差异块体的数量大于预设阈值时，才认为局部有限元模型不准确，反映的应力应变信息有误导用户的可能，判定差异度超过了预设匹配条件，云平台计算的三维有限元模型需要调整。当差异块体的数量小于或等于预设阈值时，判定局部有限元模型的误差在可接受范围内，反映的应力应变信息能够指导用户制定相应的维修加固策略。
63.具体地，在一实施例中，在ar终端上安装了三维激光扫描模块，上述步骤s203，具体包括如下步骤：
64.步骤十一：输出第一提示信息，以提示用户利用ar终端查看各个差异块体的差异位置。
65.步骤十二：通过三维激光扫描模块扫描差异位置的点云图像数据。
66.步骤十三：将点云图像数据打包，作为局部大坝实体图像发送至云平台。
67.具体地，对于有限元块体和局部大坝实体的差异度较大的位置，本发明实施例可以在ar终端设备上增加三维激光扫描模块，当用户需要反馈局部大坝实体图像时，开启参数更新模式，ar终端输出第一提示信息(包括但不限于语音提示和展示消息框提示)，提示用户利用ar终端查看各个差异块体的差异位置。例如ar眼镜提示用户摆动头部将视角固定在差异块体的差异位置。之后通过三维激光扫描模块提取差异部位的详细顶点参数信息，形成点云图像数据。在ar终端上集成三维激光扫描模块，一方面能够使提取的点更加细致，三维模型的重构参数更多；另一方面，用户无需借助额外的三维激扫描设备，通过佩戴ar眼镜等终端，可以实现观察到哪里则扫描哪里的过程，模型的扫描跟随用户的视角，使得三维设计模型重构全流程的准确度和效率同时显著提高。另外还可以采集大坝周边部位的图像一并上传云平台，从而能够进一步提高云平台基于局部大坝实体图像修正三维设计模型的准确度。
68.具体地，在另一实施例中，上述步骤s203，具体包括如下步骤：
69.步骤十四：输出第二提示信息，以提示用户将ar终端在局部大坝实体附近移动。
70.步骤十五：通过ar终端的移动，采集局部大坝实体的视频数据。
71.步骤十六：基于视频数据生成局部大坝实体的多角度图像，并将多角度图像作为局部大坝实体图像发送至云平台。
72.具体地，在本实施例中，利用同一部位更多角度更多数量的视频图像重构具体部位的三维模型，再进行重构和有限元前处理，从而提高局部有限元模型的准确度。当用户需要反馈局部大坝实体图像发送至云平台时，输出第二提示信息，提示用户佩戴ar终端在局部大坝实体附近移动，从多个角度观察差异部位，通过采集的视频数据生成局部大坝实体的多角度图像，然后将多角度图像作为局部大坝实体图像发送至云平台，使云平台利用二
维图像生成三维设计模型，实现了对原始三维设计模型准确度更高的调整过程。
73.具体地，在一实施例中，本发明实施例提供的一种基于ar和cae的大坝动态分析方法，应用于ar终端，还包括如下步骤：
74.步骤十七：当大坝坝体遭受破坏时，通过ar终端采集破坏位置的目标局部大坝实体图像，并将目标局部大坝实体图像发送至云平台，以使云平台根据目标局部大坝实体图像调整三维设计模型的对应位置，并重新对三维设计模型进行网格剖分和cae分析，输出三维破坏有限元模型。
75.步骤十八：接收云平台发送的三维破坏有限元模型，并重新将三维破坏有限元模型中破坏位置对应的局部破坏有限元模型与破坏位置的大坝实体重叠，在ar终端内展示大坝实体破坏位置的新应力应变信息。
76.步骤十九：将新应力应变信息发送至云平台，以使云平台根据新应力应变信息在大坝破坏位置附近确定应力应变数值异常的连带风险位置，并针对连带风险位置生成维修加固策略。
77.具体地，通过ar终端和云平台的配合，本发明实施例还提供了一种能在大坝遭受破坏时用于分析连带风险位置的方案。当大坝遭受破坏时，用户佩戴ar终端观察大坝遭受破坏的位置，通过三维激光扫描模块或视频采集技术采集破坏位置的目标局部大坝实体图像，然后将目标局部大坝实体图像发送至云平台。云平台接收到目标局部大坝实体图像后，根据目标局部大坝实体图像调整三维设计模型的对应位置，具体可通过三维激光扫描模块扫描的三维点云数据对模型进行调整，还可以通过多角度二维图像生成三维模型的技术对模型进行调整。生成具有破坏位置的三维设计模型后，云平台基于步骤s101的技术手段重新对具有破坏位置的三维设计模型进行网格剖分和cae分析，输出三维破坏有限元模型到ar终端。ar终端接收到三维破坏有限元模型后，可以重新通过上述步骤s202提出的ar覆盖技术将三维破坏有限元模型中破坏位置对应的局部破坏有限元模型与破坏位置的大坝实体重叠，在ar终端内展示大坝实体破坏位置的新应力应变信息，从而使用户可以根据新应力应变信息在大坝破坏位置附近确定应力应变数值异常的连带风险位置。例如大坝的某个位置遭受破坏后，在ar终端内可以观察到该位置附近的其他位置显示应力应变数据过大，很有可能发生二次塌方的危险，通过上述步骤能够即时指导用户对具有二次塌方风险的位置进行修补，避免造成更多伤害。进一步地，本实施例还将新应力应变信息发送至云平台，借助云平台的计算能力根据新应力应变信息在大坝破坏位置附近确定应力应变数值异常的连带风险位置，并针对连带风险位置生成维修加固策略，降低人工经验不足导致分析误差，降低人工学习策略的复杂度，提高维修加固策略生成的效率和准确率。
78.通过上述步骤，本技术提供的技术方案，包括ar终端和云平台，其中云平台用于获取大坝的三维设计模型，并对三维设计模型进行网格剖分和cae分析，得到三维有限元模型，用来反映虚拟的大坝模型在各个位置的应力应变情况。之后，云平台将三维有限元模型发送到ar终端，用户佩戴ar终端观察大坝某个位置，使ar终端根据拍摄的局部大坝实体从三维有限元模型中提取对应的局部有限元模型，然后将局部有限元模型和局部大坝实体进行匹配，使局部有限元模型和局部大坝实体重叠。此时，ar终端观察的局部位置就覆盖了能够反映应力应变的局部有限元模型，为用户确定安全维护策略提供初步的指导。但是在实际应用场景中，由于大坝太过庞大，三维有限元模型往往不能和大坝实体完美重叠，故此时
局部有限元模型反映的应力应变信息还不够准确，从而本发明实施例结合局部有限元模型中的每个有限元块体分析局部有限元模型是否和局部大坝实体匹配差异过大。当ar终端识别到局部有限元模型中的有限元块体和局部大坝实体的差异度超过预设匹配条件时，ar终端将局部大坝实体对应的局部大坝实体图像发送至云平台；云平台根据局部大坝实体图像对三维设计模型的局部对应位置进行调整，然后重新对整体三维设计模型进行网格剖分和cae分析，输出新三维有限元模型并发送给ar终端。当用户佩戴的ar终端接收到云平台发送的新三维有限元模型后，重新从新三维有限元结模型中找到调整后的局部有限元模型，并将其与局部大坝实体重叠，用户则能够在ar终端内观察到局部大坝实体各个位置调整后的应力应变信息，为用户确定安全维护策略提供可靠性更高的指导。
79.随着用户的走动，用户佩戴ar终端观察大坝的每个局部位置，通过云平台和ar终端的配合，循环迭代调整，对三维设计模型的每个局部位置进行更新，从而对云平台计算的三维有限元模型进行多次更新，使得三维有限元覆盖到大坝实体上的结果逐渐准确，最后通过ar终端观察到的大坝每个位置反映的应力应变信息均是准确的信息。
80.虽然结合附图描述了本发明的实施例，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下作出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。

技术特征：
1.一种基于ar和cae的大坝动态分析方法，其特征在于，应用于ar终端，所述方法包括：接收云平台发送的三维有限元模型，所述三维有限元模型是所述云平台对大坝的三维设计模型进行网格剖分和cae分析得到的结果；根据拍摄的局部大坝实体从所述三维有限元模型中提取对应的局部有限元模型，并将所述局部有限元模型和所述局部大坝实体进行匹配，使所述局部有限元模型和所述局部大坝实体重叠；当识别到所述局部有限元模型中的有限元块体和所述局部大坝实体的差异度超过预设匹配条件时，将所述局部大坝实体对应的局部大坝实体图像发送至云平台，以使所述云平台根据所述局部大坝实体图像调整所述三维设计模型的对应位置，并重新对所述三维设计模型进行网格剖分和cae分析，输出新三维有限元模型；接收云平台发送的所述新三维有限元模型，并重新将新三维有限元结模型中调整后的局部有限元模型与所述局部大坝实体重叠，在ar终端内展示局部大坝实体各个位置的应力应变信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据拍摄的局部大坝实体从所述三维有限元模型中提取对应的局部有限元模型，包括：确定所述ar终端的经纬度信息，并根据所述经纬度信息计算ar终端与大坝的相对位置信息；基于所述相对位置信息从所述三维有限元模型中确定局部模型的候选范围；将拍摄的局部大坝实体图像在所述局部模型的候选范围中移动，并在每次移动后进行相似度匹配；根据相似度匹配结果从所述局部模型的候选范围中定位相似度最高的模型部分，作为所述局部有限元模型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，识别所述局部有限元模型中的有限元块体和所述局部大坝实体的差异度是否超过预设匹配条件的步骤，包括：识别各个有限元块体是否超出或少于所述局部大坝实体对应部位预设百分比，并提取超出或少于所述局部大坝实体对应部位预设百分比的差异块体；当所述差异块体的数量大于预设阈值时，判定所述差异度超过了预设匹配条件。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述ar终端上安装有三维激光扫描模块，所述将所述局部大坝实体对应的局部大坝实体图像发送至云平台，包括：输出第一提示信息，以提示用户利用ar终端查看各个所述差异块体的差异位置；通过所述三维激光扫描模块扫描所述差异位置的点云图像数据；将所述点云图像数据打包，作为所述局部大坝实体图像发送至云平台。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述局部大坝实体对应的局部大坝实体图像发送至云平台，包括：输出第二提示信息，以提示用户将ar终端在局部大坝实体附近移动；通过ar终端的移动，采集所述局部大坝实体的视频数据；基于所述视频数据生成局部大坝实体的多角度图像，并将所述多角度图像作为所述局部大坝实体图像发送至云平台。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
当大坝坝体遭受破坏时，通过所述ar终端采集破坏位置的目标局部大坝实体图像，并将所述目标局部大坝实体图像发送至云平台，以使云平台根据所述目标局部大坝实体图像调整所述三维设计模型的对应位置，并重新对所述三维设计模型进行网格剖分和cae分析，输出三维破坏有限元模型；接收云平台发送的所述三维破坏有限元模型，并重新将三维破坏有限元模型中破坏位置对应的局部破坏有限元模型与破坏位置的大坝实体重叠，在ar终端内展示大坝实体破坏位置的新应力应变信息；将所述新应力应变信息发送至云平台，以使所述云平台根据所述新应力应变信息在大坝破坏位置附近确定应力应变数值异常的连带风险位置，并针对所述连带风险位置生成维修加固策略。7.一种基于ar和cae的大坝动态分析方法，其特征在于，应用于云平台，所述方法包括：获取大坝的三维设计模型，并对所述三维设计模型进行网格剖分和cae分析，得到三维有限元模型；将所述三维有限元模型发送到ar终端，以使ar终端根据拍摄的局部大坝实体从所述三维有限元模型中提取对应的局部有限元模型，并将所述局部有限元模型和所述局部大坝实体进行匹配，使所述局部有限元模型和所述局部大坝实体重叠；接收ar终端发送的局部大坝实体图像，所述局部大坝实体图像是当所述ar终端识别到所述局部有限元模型中的有限元块体和所述局部大坝实体的差异度超过预设匹配条件时拍摄的图像；根据所述局部大坝实体图像调整所述三维设计模型的对应位置，并返回所述对所述三维设计模型进行网格剖分和cae分析的步骤，输出新三维有限元模型；将所述新三维有限元模型发送到ar终端，以使ar终端重新将新三维有限元模型中调整后的局部有限元模型与所述局部大坝实体重叠，在ar终端内展示局部大坝实体各个位置的应力应变信息。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述对所述三维设计模型进行网格剖分和cae分析，得到三维有限元模型包括：对所述三维设计模型进行网格剖分和cae分析，得到用于反应三维设计模型各个位置应力应变的中间有限元模型；通过大坝实体上安装的传感器读取真实应力应变数据；利用所述真实应力应变数据对所述中间有限元模型进行调整，得到所述三维有限元模型。9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：接收ar终端展示的局部大坝实体各个位置的应力应变信息，并根据所述应力应变信息生成维修加固策略。10.一种基于ar和cae的大坝动态分析系统，其特征在于，包括ar终端和云平台，所述系统包括：所述云平台获取大坝的三维设计模型，并对所述三维设计模型进行网格剖分和cae分析，得到三维有限元模型；所述云平台将所述三维有限元模型发送到ar终端；
所述ar终端接收云平台发送的三维有限元模型，并根据拍摄的局部大坝实体从所述三维有限元模型中提取对应的局部有限元模型，然后将所述局部有限元模型和所述局部大坝实体进行匹配，使所述局部有限元模型和所述局部大坝实体重叠；当所述ar终端识别到所述局部有限元模型中的有限元块体和所述局部大坝实体的差异度超过预设匹配条件时，将所述局部大坝实体对应的局部大坝实体图像发送至云平台；所述云平台根据所述局部大坝实体图像调整所述三维设计模型的对应位置，并重新对所述三维设计模型进行网格剖分和cae分析，输出新三维有限元模型；所述ar终端接收云平台发送的所述新三维有限元模型，并重新将新三维有限元结模型中调整后的局部有限元模型与所述局部大坝实体重叠，在ar终端内展示局部大坝实体各个位置的应力应变信息。

技术总结
本发明涉及水工大坝安全工程领域，公开了一种基于AR和CAE的大坝动态分析方法和系统，包括AR终端和云平台，云平台对大坝的三维设计模型进行网格剖分和CAE分析，输出三维有限元模型到AR终端；AR终端根据拍摄的局部大坝实体从三维有限元模型中提取对应的局部有限元模型，并和局部大坝实体进行匹配；当AR终端识别到局部有限元模型中的有限元块体和局部大坝实体的差异度超过预设匹配条件时，将局部大坝实体图像发送至云平台；使云平台调整三维设计模型的对应位置，并重新进行网格剖分和CAE分析，输出新三维有限元模型到AR终端，AR终端重新展示局部大坝实体各个位置的应力应变信息。本发明提供的技术方案，能够准确反映大坝各个具体位置的应力应变信息。具体位置的应力应变信息。具体位置的应力应变信息。


技术研发人员：于琦 林恩德 谭尧升 李向前 尚超
受保护的技术使用者：中国长江三峡集团有限公司
技术研发日：2023.05.05
技术公布日：2023/8/4