Page 106 - 《爆炸与冲击》2026年第4期

第 46 卷 李般若，等： 基于GNN的爆炸压力时空分布预测模型 第 4 期

(1) 流场网格重映射
在 blastFoam 仿真计算中，为了提升计算效率，一般会采用自适应网格划分技术，即对每一个时间步
指定条件下的网格进行更加精细的划分，以达到兼顾计算精度和计算效率的目的 [14] ，因此对于同一个算
例下不同时间步的网格划分方式也会有所不同。本文中，为便于后期数据的图格式转化和信息传递，需
要使用不随时间步变化的固定流场网格。因此，在 blastFoam 计算完毕后，需要将得到的仿真结果以单
元体权重映射方式向固定流场网格进行重新映射 [15] 。需要特别说明的是，blastFoam 仿真计算与 GNN 预
测采用完全相同的几何模型和计算域空间。两者的差异仅体现在网格划分方式上：blastFoam 采用自适
应动态网格，而 GNN 预测采用固定流场网格。在重映射过程中，严格保证源网格（blastFoam 动态网格）
和目标网格（GNN 固定网格）的几何空间一致性，采用单元体权重映射方法实现物理量的精确传递。
(2) 数据提取和数据集构建
对于映射完毕的某一算例的计算结果，通过以下方式进行数据采集。
(a) 采集网格拓扑关系和模型边界信息。
(b) 采集各节点的压力、流速、位置、密度等物理信息。
(c) 根据模型边界信息和密度信息对节点类型进行编码。由于在 blastFoam 计算过程中，通过状态方
程指定了炸药和爆轰产物的密度，故可通过节点的密度确定炸药的位置和爆轰产物的传播。编码遵循
以下规则：节点空气类型为 0，炸药/爆轰产物类型为 1，开放边界类型为 3，墙体边界类型为 4。
(d) 汇总所有信息，形成该算例的数据集文件。
2.2 数值模型验证
为了确保数值仿真结果的合理性，从现有文献中选取了部分试验案例与 blastFoam 的仿真结果进行
对比。为与后续开展的人工智能模型数据集构建工作形成对应，分别选取自由场和密闭空间内 2 项试
验的部分结果进行验证。
2.2.1 自由场爆炸算例数值模型验证
表 1 自由场压力试验工况中的爆源参数
自由场爆炸的试验数据来源于 SCS 组合板
Table 1 Parameters of the charge source under
抗爆试验中自由场超压的实测结果 [16] 。选取部
free-field blast tests
分试验的相关参数如表 1 所示。
工况 当量/kg 装药形状 装药直径/mm 装药高度/mm
参考实验工况建立 blastFoam 数值仿真模
SCS2 1 圆柱体 40 140
型，空气采用理想气体状态方程描述，炸药与爆
SCS4 1 圆柱体 50 125
轰产物采用 JWL 状态方程 [17] 描述，二者的相关
材料参数取值均采用文献中提供的参数和教程算例 [11] 中推荐的参数，见表 2 和表 3。计算空间为边长
6.5 m 的正方体，边界类型为无反射边界。试验中，分别距离爆炸中心同一水平面内 4、5 和 6 m 处（对应
的比例爆距为 4、5 和 6 m/kg ）布置入射超压传感器 P1～P3。试验示意图和数值仿真模型见图 4。
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表 2 空气材料参数
Table 2 Material parameters of air
−1
−1
−1
−1
−1
摩尔质量/(g·mol ) 比热容比 动力黏度/(kg·m ·s ) 普朗特数 定容比热容/(J·kg ·K )
28.97 1.4 0 1 718

表 3 炸药与爆轰产物材料参数
Table 3 Material parameters of explosives and detonation products
材料 密度/(g·m ) 摩尔质量/(g·mol ) A/MPa B/MPa R 1 R 2 ω
−3
−1
TNT炸药 1 550 227.13 17 101 000 −3 745 19.8 0.98 0.57
爆轰产物 1 550 227.13 673 100 21 990 5.4 1.8 0.3
注：A、B、R 1 和R 2 为JWL状态方程参数，ω为Grüneisen系数。

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