Page 75 - 《爆炸与冲击》2026年第11期

第 46 卷 王帅帅，等： 数据驱动的箍筋加密钢筋混凝土柱爆炸损伤预测与评估模型 第 11 期

将上述 6 组工况输入训练好的 TabPFN 模 表 9 TabPFN 模型预测值与有限元模拟结果的对比
型，并将预测得到的损伤指数 D 与 LS-DYNA 有 Table 9 Comparison of TabPFN model predictions
限元数值模拟结果进行对比，结果如表 9 所示。 with finite element simulation results
由表 9 可知，TabPFN 模型的预测值与有限元模 工况 D 损伤程度
拟值高度吻合。在所有测试工况中，相对误差均 有限元模拟值 TabPFN模型预测值 相对误差/%
控制在较低水平。其中，工况 C2 的预测精度最 C1 0.692 0.683 1.30 重度破坏
高，相对误差仅为 0.98%；即使是误差最大的工 C2 0.715 0.722 0.98 重度破坏
况 C5，其相对误差也仅为 5.60%，仍在工程允许 C3 0.382 0.376 1.57 中度破坏
的误差范围内。这表明 TabPFN 模型能够很好 C4 0.570 0.555 2.63 重度破坏
地捕捉数值模拟中输入特征与损伤指数之间复 C5 0.393 0.415 5.60 中度破坏
杂的非线性映射关系，作为有限元计算的代理模 C6 0.457 0.451 1.31 中度破坏
型，在面对不同参数组合时表现出了较好的拟合
能力与稳定性。
依据 2.2.3 节确立的损伤评估准则，对 6 组验证工况的损伤等级进行了划分，结果如表 9 所示。为了
进一步验证预测结果的可靠性，图 13 展示了各工况对应的有限元模拟归一化损伤云图（侧视图）。

Scaled damage
2.0
1.8
1.6
1.4
1.2
1.0
0.8
0.6
0.4
z 0.2
y x 0
(a) C1 (b) C2 (c) C3 (d) C4 (e) C5 (f) C6
D=0.692 D=0.715 D=0.382 D=0.570 D=0.393 D=0.457
图 13 6 组测试工况下的 RC 柱有限元归一化损伤云图（侧视图）
Fig. 13 Finite element scaled damage contours of RC columns under six test cases (side view)

综合表 9 的损伤评级与图 13 直观示意的破坏形态对比分析可知：对于被判定为中度破坏的 C3、
C5 及 C6 柱，模型预测值分布在 0.2～0.5 区间内。与之对应的图 13(c)、(e)～(f) 显示，高数值的损伤区域
分布范围较窄且呈现局部化特征。这反映了该工况下混凝土的力学性能退化未发生大范围扩展，结构
虽受损但整体形态保持相对完整。对于被判定为重度破坏的 C1、C2 及 C4 柱，TabPFN 模型的预测值均
超过 0.5。这一预测结果与图 13(a)～(b) 和 (d) 中呈现的大面积、连续性的高数值损伤区域相吻合，直观
地展现了柱身较严重的力学性能退化。这种预测数值与有限元损伤分布特征之间的对应关系，证实了
该模型能够有效地代理数值模拟，快速识别 RC 柱的失效风险。需要明确的是，本研究构建的模型本质
上属于有限元结果的代理模型，其适用范围为本文数据库参数范围覆盖的区间。对于真实复杂爆炸场
景下的 RC 柱损伤预测，仍需在未来引入大量试验数据进行进一步的修正。
在计算时效性方面，TabPFN 模型展现了显著优势。针对上述 6 组工况，传统的有限元数值模拟平
均单次耗时约 1 h，而本模型单次损伤评估仅需约 0.5 s。这意味着在保证对数值计算结果具有良好拟合

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