Level ice acting on vertical structures can impose large loads and cause damage. Phenomenological models have been developed to simulate ice-structure interaction and predict ice loads, however due to oversimplification of ice properties and interaction mechanisms, existing models either cannot predict the interaction well or are applicable to limited situations, such as when ice is brittle. This paper first presents observations from existing experiments to identify key features and underlying mechanisms. Using these insights, a new phenomenological model is developed that captures the important phenomena under different strain rates. The proposed model comprises three essential components. The first is a strain rate-dependent stress-strain relationship that controls ice failure and the failure length. A new equation is proposed for the stress-strain relationship, and the empirical parameters are calibrated from published compression tests. The second component entails the modeling of ice failure length as a random variable. The third component accounts for spatial correlation of the failure lengths, by dividing the ice edge into multiple zones, and imposing correlation between zones. The model is validated against rigid indentation tests, and the predictions are found to match the experimental data well in terms of effective pressure, peak pressure, and time series of ice load. By artificially removing each component and comparing the simulation result with experimental data, it is demonstrated that all three components are crucial for good performance of the proposed method.

作用在垂直结构上的水平冰会施加很大的载荷并造成损坏。已经开发了现象学模型来模拟冰结构相互作用并预测冰载荷，但是由于冰属性和相互作用机制过于简单，现有模型要么不能很好地预测相互作用，要么适用于有限的情况，例如冰脆时。本文首先介绍了现有实验的观察结果，以确定关键特征和潜在机制。使用这些见解，开发了一种新的现象学模型，该模型可以捕捉不同应变率下的重要现象。所提出的模型包括三个基本组成部分。第一个是应变率相关的应力-应变关系，控制冰破坏和破坏长度。为应力-应变关系提出了一个新方程，并根据已发布的压缩测试校准了经验参数。第二个组成部分需要将破冰长度建模为随机变量。第三个分量通过将冰缘划分为多个区域并在区域之间施加相关性来解释破坏长度的空间相关性。该模型针对刚性压痕测试进行了验证，并且发现预测在有效压力、峰值压力和冰载荷时间序列方面与实验数据很好地匹配。通过人工去除每个组件并将模拟结果与实验数据进行比较，证明所有三个组件对于所提出的方法的良好性能至关重要。并且经验参数是从公布的压缩测试中校准的。第二个组成部分需要将破冰长度建模为随机变量。第三个分量通过将冰缘划分为多个区域并在区域之间施加相关性来解释破坏长度的空间相关性。该模型针对刚性压痕测试进行了验证，并且发现预测在有效压力、峰值压力和冰载荷时间序列方面与实验数据很好地匹配。通过人工去除每个组件并将模拟结果与实验数据进行比较，证明所有三个组件对于所提出的方法的良好性能至关重要。并且经验参数是从公布的压缩测试中校准的。第二个组成部分需要将破冰长度建模为随机变量。第三个分量通过将冰缘划分为多个区域并在区域之间施加相关性来解释破坏长度的空间相关性。该模型针对刚性压痕测试进行了验证，并且发现预测在有效压力、峰值压力和冰载荷时间序列方面与实验数据很好地匹配。通过人工去除每个组件并将模拟结果与实验数据进行比较，证明所有三个组件对于所提出的方法的良好性能至关重要。第三个分量通过将冰缘划分为多个区域并在区域之间施加相关性来解释破坏长度的空间相关性。该模型针对刚性压痕测试进行了验证，并且发现预测在有效压力、峰值压力和冰载荷时间序列方面与实验数据很好地匹配。通过人工去除每个组件并将模拟结果与实验数据进行比较，证明所有三个组件对于所提出的方法的良好性能至关重要。第三个分量通过将冰缘划分为多个区域并在区域之间施加相关性来解释破坏长度的空间相关性。该模型针对刚性压痕测试进行了验证，并且发现预测在有效压力、峰值压力和冰载荷时间序列方面与实验数据很好地匹配。通过人工去除每个组件并将模拟结果与实验数据进行比较，证明所有三个组件对于所提出的方法的良好性能至关重要。峰值压力和冰载荷的时间序列。通过人工去除每个组件并将模拟结果与实验数据进行比较，证明所有三个组件对于所提出的方法的良好性能至关重要。峰值压力和冰载荷的时间序列。通过人工去除每个组件并将模拟结果与实验数据进行比较，证明所有三个组件对于所提出的方法的良好性能至关重要。