【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】钢管压溃强度预测模型的生成方法、钢管的压溃强度预测方法、钢管的制造特性决定方法及钢管的制造方法
[0001]本专利技术涉及钢管压溃强度预测模型的生成方法、钢管的压溃强度预测方法、钢管的制造特性决定方法及钢管的制造方法。
技术介绍
[0002]在外压作用的环境下使用的钢管(管)中,有时因外压的作用而产生压溃(也称作塌陷)。例如,在海底管线中,若在钢管(线管)产生这样的压溃,则会导致构造物的损伤、损坏事故,对经济、环境造成大的影响。关于该塌陷的产生,在海底管线的铺设时未施加内压的状况下叠加了由铺设引起的弯曲应变的情况最危险,也开发有预测此时的外压弯曲时的压溃强度的推定式。
[0003]在此,预测外压弯曲时的压溃强度的推定式例如记载于非专利文献1。在非专利文献1中,制定DNV OS
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F101等标准,提议了根据评价对象钢管的外径形状的Ovality、从材料壁厚的中心或壁厚的1/4(内表面侧)采集到的屈服应力(与0.5%应变对应的应力)、杨氏模量、泊松比、铺设时的弯曲应变的数据来预测外压弯曲时的压溃强度的推 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种钢管压溃强度预测模型的生成方法,其特征在于,对多个学习用数据进行机器学习,以生成对在钢管成形后进行涂装而形成的涂装钢管的外压弯曲时的压溃强度进行预测的钢管压溃强度预测模型,所述多个学习用数据将包括钢管成形后的钢管形状、钢管成形后的钢管强度特性、钢管成形时的制管应变、涂装条件及铺设时的弯曲应变在内的过去的钢管制造特性作为输入数据且将相对于该输入数据的过去的在钢管成形后进行涂装而形成的涂装钢管的外压弯曲时的压溃强度作为输出数据。2.根据权利要求1所述的钢管压溃强度预测模型的生成方法,其特征在于,所述机器学习的手法是神经网络,所述钢管压溃强度预测模型是由神经网络构筑的预测模型。3.一种钢管的压溃强度预测方法,其特征在于,向由权利要求1或2所述的钢管压溃强度预测模型的生成方法生成的钢管压溃强度预测模型输入成为预测对象的涂装钢管的包括钢管成形后的钢管形状、钢管成形后的钢管强度特性、钢管成形时的制管应变、涂装条件及铺设时的弯曲应变在内的钢管制造特性,预测在钢管成形后进行涂装而形成的涂装钢管的外压弯...
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