一种基于数字孪生的导管架结构疲劳寿命在线预测方法技术

本发明专利技术涉及的是一种基于数字孪生的导管架结构疲劳寿命在线预测方法，它包括：建立导管架三维模型；对导管架三维模型进行动力学仿真分析，导入一段风浪载荷时间历程数据作为环境载荷输入，并设定好边界条件，得到导管架有限元模型；利用有限元软件对导管架结构的动力学响应和疲劳特性进行分析并建立动力学响应数据集和疲劳寿命数据集；利用模型降阶技术构建导管架动态降阶模型；利用长短期记忆神经网络算法构建基于时间序列的疲劳寿命预测模型；建立导管架结构疲劳寿命数字孪生监测系统。本发明专利技术能够针对真实导管架平台结构建立数字孪生模型，实现对导管架结构的疲劳寿命进行实时在线准确预测，可以有效提高疲劳寿命预测的时效性与精度。效性与精度。效性与精度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于数字孪生的导管架结构疲劳寿命在线预测方法

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[0001]本专利技术涉及海洋工程装备领域中对导管架结构进行研究的疲劳寿命预测方法，具体涉及的是一种基于数字孪生的导管架结构疲劳寿命在线预测方法。

技术介绍
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[0002]疲劳破坏是在役海洋平台在复杂随机的环境载荷作用下主要的失效原因之一，导管架平台往往在近海区域进行钻井采油等作业，常年受到风、波浪载荷等交变载荷作用，平台结构会发生不同程度的疲劳破坏，严重则会导致平台倒塌，造成极大的人员伤亡与财产损失。因此，对导管架平台结构进行健康监测以及疲劳寿命预测是确保平台在服役或超期服役阶段正常运行的重要手段之一。
[0003]专利号为ZL201810182426.1的中国专利技术专利，公开了一种海洋平台井架工况监测与疲劳寿命预测系统，通过传感器数据采集与传输模块将现场数据传递给疲劳寿命预测模块进行寿命预测；专利号为ZL202110828373.8的中国专利技术专利，公开了基于实测数据的内转塔系泊系统疲劳分析方法，利用各种监测手段得到位置、载荷与环境数据，通过经验公式与算法对内转塔系泊系统的剩余寿命进行计算与评估；申请号为202310308784.3的中国专利技术专利申请，公开了一种适用于FPSO的船体状态监测与评估系统，基于传感器采集的船体结构应变数据，实时评估船体结构的力学性能与疲劳寿命等特性参数；通过上述专利技术专利对于疲劳寿命分析方法的研究可知，基于传感器数据以及数值模拟方法的疲劳寿命分析在离线与在线预测方面具有一定的有效性与工程价值，而在复杂多变的海洋环境中，多参数输入的不断变化会影响疲劳寿命预测的准确性与实时性，如何准确实时预测结构的疲劳寿命对于结构的安全性至关重要，利用各类监测手段、疲劳理论以及先进的人工智能算法建立高精度疲劳寿命实时预测方法有待深入研究。
[0004]对于随机载荷作用下的疲劳损伤分析方法主要分为两类：一类是基于时间历程进行循环计数的时域分析方法，另一类是基于随机过程的功率谱密度进行的频域分析方法。前者是指在基于数值模拟得到的结构动力学响应数据中获取应力热点处的应力时间历程数据，利用雨流计数法得到该应力热点的应力循环统计数据，最后结合结构材料的S
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N曲线及Miner线性损伤累积理论来计算该处的累积疲劳损伤值，进而预测疲劳寿命；后者与前者在应力循环数据获取上有区别，是基于随机振动理论得到应力热点位置应力响应功率谱密度函数，结合应力响应的频谱特性等参数利用经验公式估计应力循环分布。
[0005]现有的传统疲劳寿命预测方法需要结合数值模拟来进行预测，高精确度的数值模拟往往会带来庞大的计算量，难以满足工程实际中的时效性要求。

技术实现思路
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[0006]本专利技术的目的是一种基于数字孪生的导管架结构疲劳寿命在线预测方法，这种基于数字孪生的导管架结构疲劳寿命在线预测方法用于解决传统疲劳寿命预测方法难以满足工程实际中的时效性要求的问题。
[0007]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：这种基于数字孪生的导管架结构疲劳寿命在线预测方法包括以下步骤：
[0008]步骤S1.依照真实导管架平台结构的三维尺寸数据，建立导管架三维模型；
[0009]步骤S2.对导管架三维模型进行动力学仿真分析，导入一段风浪载荷时间历程数据作为环境载荷输入，并设定好边界条件，得到导管架有限元模型,模拟导管架结构受到风载荷和波浪载荷的海洋环境，针对导管架整体结构以及应力热点区域获取动力学响应数据集；
[0010]步骤S3.对导管架有限元模型进行疲劳分析，导出应力热点区域各节点的疲劳寿命预测值，获取疲劳寿命数据集；
[0011]步骤S4.利用动力学响应数据集，建立动态降阶模型，并对其进行误差验证与模型封装；
[0012]步骤S5.利用疲劳寿命数据集，建立疲劳寿命预测模型,并对其进行误差验证与模型封装；
[0013]步骤S6.获取真实导管架平台的现场监测数据并将其转为平台负载工况；
[0014]步骤S7.结合步骤S4中建立的动态降阶模型与步骤S5中建立的疲劳寿命预测模型构建并开发基于现场监测数据的导管架结构疲劳寿命预测数字孪生系统。
[0015]上述方案中动态降阶模型的构建方法：
[0016]采用基于奇异值分解和离散经验插值算法的模型降阶方法，利用动力学响应数据集构建快照矩阵，将高维数据投影到低维空间内进行插值预测；奇异值分解方法的形式为：
[0017]X＝U∑V
*
ꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0018]其中矩阵X为导管架有限元模型所有网格节点响应数据的快照矩阵，仿真数据样本数为n，∑是由矩阵X的奇异值σ
a
(a＝0，
…
，r且r≤n)组成的对角矩阵，U和V
*
是奇异值分解后得到的酉矩阵；离散经验插值方法是首先通过数据集来构建快照矩阵：
[0019]X＝[u1，u2，...，u
n
]ꢀꢀ
(2)
[0020]式中，u1、u2和u
n
分别表示第1、第2和第n个时刻下导管架有限元模型中所有网格节点的动力学响应数据；
[0021]其次构建非线性快照矩阵M：
[0022]M＝[M(u1)，M(u2)，...，M(u
n
)]ꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0023]式中，M(u1)、M(u2)和M(u
n
)分别表示在第一、二和第n个时刻下基于动力学响应数据构建的非线性快照矩阵向量；
[0024]然后对矩阵M进行奇异值分解以及构建秩为p的近似正交基矩阵U
p
：
[0025][0026]U
p
＝[ξ1，ξ2，...，ξ
p
]ꢀꢀ
(5)
[0027]式(4)中，U
M
与分别为奇异值分解后得到的关于矩阵M的左酉矩阵与右酉矩阵，∑
M
为关于矩阵M的奇异值对角矩阵；式(5)中，ξ1、ξ2与ξ
p
分别表示不同秩下的基向量，共同构成了正交基矩阵U
p
；
[0028]随后选择第一个索引进行初始化并构造第一测量矩阵P1：
[0029][ρ，γ1]＝max|ξ1|
ꢀꢀꢀꢀ
(6)
[0030][0031]式(6)中，ρ为超参数，γ1为最大残差指数；式(7)中，为第一投影向量；
[0032]最后进行插值索引以及迭代循环得到第j+1测量矩阵P
j+1
：
[0033][0034]式中，P
j
为第j测量矩阵，为第j投影向量；
[0035]最终建立完成的降阶模型整体误差设置为不高于5％，满足误差要求即降阶模型建立完成。
[0036]上述方案中S2中动力学仿真分析运用ANSYS软件进行计算，包括以下步骤：
[0037]步骤S201.导入S1中建立的导管架三维模型，并进行材料属本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数字孪生的导管架结构疲劳寿命在线预测方法，其特征在于包括以下步骤：步骤S1.依照真实导管架平台结构的三维尺寸数据，建立导管架三维模型；步骤S2.对导管架三维模型进行动力学仿真分析，导入一段风浪载荷时间历程数据作为环境载荷输入，并设定好边界条件，得到导管架有限元模型，模拟导管架结构受到风载荷和波浪载荷的海洋环境，针对导管架整体结构以及应力热点区域获取动力学响应数据集；步骤S3.对导管架有限元模型进行疲劳分析，导出应力热点区域各节点的疲劳寿命预测值，获取疲劳寿命数据集；步骤S4.利用动力学响应数据集，建立动态降阶模型，并对其进行误差验证与模型封装；步骤S5.利用疲劳寿命数据集，建立疲劳寿命预测模型，并对其进行误差验证与模型封装；步骤S6.获取真实导管架平台的现场监测数据并将其转为平台负载工况；步骤S7.结合步骤S4中建立的动态降阶模型与步骤S5中建立的疲劳寿命预测模型构建并开发基于现场监测数据的导管架结构疲劳寿命预测数字孪生系统。2.根据权利要求1所述的基于数字孪生的导管架结构疲劳寿命在线预测方法，其特征在于：所述步骤S4中动态降阶模型的构建方法：采用基于奇异值分解和离散经验插值算法的模型降阶方法，利用动力学响应数据集构建快照矩阵，将高维数据投影到低维空间内进行插值预测；奇异值分解方法的形式为：X＝U∑V
*
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(1)其中矩阵X为导管架有限元模型所有网格节点响应数据的快照矩阵，仿真数据样本数为n，∑是由矩阵X的奇异值σ
a
(a＝0，
…
，r且r≤n)组成的对角矩阵，U和V
*
是奇异值分解后得到的酉矩阵；离散经验插值方法是首先通过数据集来构建快照矩阵：X＝[u1，u2，...，u
n
]
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(2)式中，u1、u2和u
n
分别表示第1、第2和第n个时刻下导管架有限元模型中所有网格节点的动力学响应数据；其次构建非线性快照矩阵M：M＝[M(u1)，M(u2)，...，M(u
n
)]
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(3)式中，M(u1)、M(u2)和M(u
n
)分别表示在第一、二和第n个时刻下基于动力学响应数据构建的非线性快照矩阵向量；然后对矩阵M进行奇异值分解以及构建秩为p的近似正交基矩阵U
p
：U
p
＝[ξ1，ξ2，...，ξ
p
]
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(5)式(4)中，U
M
与分别为奇异值分解后得到的关于矩阵M的左酉矩阵与右酉矩阵，∑
M
为关于矩阵M的奇异值对角矩阵；式(5)中，ξ1、ξ2与ξ
p
分别表示不同秩下的基向量，共同构成了正交基矩阵U
p
；随后选择第一个索引进行初始化并构造第一测量矩阵P1：[ρ，γ1]＝max|ξ1|
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(6)
式(6)中，ρ为超参数，γ1为最大残差指...

【专利技术属性】
技术研发人员：冷建成，冯慧玉，毛厚彬，闫天红，吴泽民，刁凯欣，
申请(专利权)人：东北石油大学三亚海洋油气研究院，
类型：发明
国别省市：