结构应力逆向推演模型及其不确定度定量分析

目的 针对现有结构安全在线监测与评估方法存在的短板,结合人工智能方法探索新的解决方案。提出一种基于有限测点应力逆向推演整体结构应力分布的方法,以数据驱动的模式,基于神经网络技术搭建算法模型。方法 以结构有限元仿真数据为基础,运用相关性分析方法,获取代表结构响应特征的有限个测点,利用神经网络方法构建基于有限测点应力推演结构全场应力分布的算法模型。结果 以科学试验平台的连接器结构为对象,开展该算法模型的应用研究,并且对该应用实例下的算法模型开展不确定度分析,推演结果的相对不确定度u95rel为8.6%。结论 该算法模型的推演结果正确反映了结构总体响应特征。从建模过程角度分析,该算法模型的不确定度来源主要包括相关性分析方法、神经网络建模以及模型收敛条件3个方面。     

基于人工智能的深潜耐压球壳应力场映射

目的 针对深潜耐压球壳在真实下潜过程中全局应力场难以直接获取的问题,提出一种基于人工智能的深潜耐压球壳应力场映射算法。方法 构建深潜耐压球壳有限元模型,并开展仿真分析。提出深潜耐压球壳监测布点方案,进而利用长短时记忆神经网络(Long-short Term Memory Network,LSTM),将测点应力信息作为输入,将全局应力场信息作为输出,构建深潜耐压球壳应力场映射模型。最后,对不同测点下的映射结果进行分析。结果 与模型试验结果相比,仿真误差小于2%。与DNN模型及BP模型相比,映射误差分别下降94.92%与97.76%。结论 所提映射算法可在部分测点失效的情况下仍可以保持较高精度。     

应用于船舶与海洋工程结构安全监测的应变传感器技术研究

目的 研制适用于船舶与海洋工程结构安全监测的应变传感器,并提出标定方法。方法 针对海洋环境特点,考虑传感器封装技术,通过结构设计与有限元仿真计算,研制以弹性体和电阻应变片为主要组成的应变传感器。设计传感器专用标定梁,并完成标定流程的制定和数据处理方法的研究,开展标定试验,获取传感器的标定数据,得到传感器的转换系数和非线性误差。开展传感器的环境与可靠性试验验证。结果 传感器的转换系数具有较高的一致性,系数最大为0.342,最小为0.335,偏差为2.05%,试验传感器最大非线性误差为1.3%,并通过了9项环境试验与2.56个循环(共1 980 h)的可靠性试验考核。结论 提出的标定方法适用,传感器可承受海洋环境条件中温度、湿度和盐度的长期作用,满足实船监测需求。     

基于实船结构监测数据的异常检测及处理方法

目的 获得高质量实船结构监测数据,减少数据因外界干扰造成的异常现象,现开发一套面向真实海况的实船结构监测数据的异常处理方法。方法 将统计学中的Z-score异常检测方法与数据处理中常用的平均值计算法相结合,实现对船舶结构应力数据的异常处理。基于正常信号创建含有异常现象的验证数据,对新的异常处理方法进行精度验证。结果 相比Hampel滤波法、Smooth平滑函数等传统的信号处理方法,Z-score异常检测及平均值计算方法的异常处理精度最高,且以此为基础计算的结构信号统计值准确度较好。结论 Z-score异常检测及平均值计算方法可实现真实海况下的实船结构监测数据的异常处理,并在结构应力数据的价值挖掘上可提供有力支撑。     

海工装备系泊缆索拉力监测技术与装置研究

目的 研究缆索拉力的实时监测技术和装置,以保障海工装备的系泊安全。方法 以导向滑轮的主承力构件滑轮轴为研究对象,在保证结构强度的前提下,对滑轮轴结构进行改造,研制缆索拉力监测新结构新装置,将求解大径长比滑轮轴剪力问题转化为测量局部特征点的单向变形,并通过实尺度试验得到标定系数,间接推算缆索拉力,将试验数据与有限元计算结果进行对比,验证监测方法的可行性和精确度。结果 经过仿真分析与试验标定表明,滑轮轴特征点的变形与缆索拉力之间存在线性关系,以缆索拉力280 kN为界,可分段线性拟合缆索拉力标定系数,测点1系数为0.312 4和0.137 6,测点2系数为0.2699和0.098 2。结论 本文研究的监测技术和装置能够较为准确地监测海工装备系泊缆索的实时拉力,兼具高可靠性、低成本、易实施的特点。