【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及海洋柔性管疲劳分析，特别是涉及一种基于bp神经网络的柔性管疲劳海况预测方法及系统。
技术介绍
1、海洋柔性管是从海底油气井口到油气集输站的连接管道，在海洋油气资源开发中起到关键的作用。柔性管由金属和聚合物复合而成，有易弯曲、易铺设、可回收、更经济、更适合海洋环境等特点，在边际油田开发中采用柔性管道，可以显著降低工程建设及运营成本。现有的柔性管道在长期使用中容易受到疲劳损伤的影响，尤其在高温高压条件下，这些疲劳损伤可能导致管道的泄漏、断裂，危及人员和环境安全。疲劳寿命作为衡量柔性立管疲劳性能的关键指标，直接决定了立管在长期服役过程中的可靠性。在海上运输和油气开采领域，无粘结柔性管道的疲劳破坏是一个严重的问题。传统的检测柔性管是否存在疲劳的方式往往是在获取载荷工况后，直接对含各层结构的柔性管进行计算分析。
2、然而，传统的柔性管疲劳检测方式存在检测复杂且准确性较低的问题。
技术实现思路
1、基于此，为了解决上述技术问题，提供一种基于bp神经网络的柔性管疲劳海况预测方法...
【技术保护点】
1.一种基于BP神经网络的柔性管疲劳海况预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于BP神经网络的柔性管疲劳海况预测方法，其特征在于，所述通过传感器采集目标海域的海况数据，根据所述海况数据生成波浪散布图，包括：
3.根据权利要求1所述的基于BP神经网络的柔性管疲劳海况预测方法，其特征在于，所述根据所述波浪散布图运用统计方法抽取样本点，筛选出目标海况数据，包括：
4.根据权利要求1所述的基于BP神经网络的柔性管疲劳海况预测方法，其特征在于，所述在基础水动力分析模型中输入实验海况数据，分析得到实验海况下柔性管的张力...
【技术特征摘要】
1.一种基于bp神经网络的柔性管疲劳海况预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于bp神经网络的柔性管疲劳海况预测方法，其特征在于，所述通过传感器采集目标海域的海况数据，根据所述海况数据生成波浪散布图，包括：
3.根据权利要求1所述的基于bp神经网络的柔性管疲劳海况预测方法，其特征在于，所述根据所述波浪散布图运用统计方法抽取样本点，筛选出目标海况数据，包括：
4.根据权利要求1所述的基于bp神经网络的柔性管疲劳海况预测方法，其特征在于，所述在基础水动力分析模型中输入实验海况数据，分析得到实验海况下柔性管的张力和弯曲半径，作为柔性管标准拉弯性能，包括：
5.根据权利要求1所述的基于bp神经网络的柔性管疲劳海况预测方法，其特征在于，所述以所述目标海况数据作为输入，以所述柔性管标准拉弯性能作为输出，使用bp神经网络进行模型构建训练，得到代理模型，包括：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：沈义俊，袁广，李萌，杜燕连，刘虎，周健一，张炜峰，冉倩，全嘉鑫，李文庆，张瑞永，陈敏芳，魏忠宁，张国英，
申请(专利权)人：海南大学，
类型：发明
国别省市：
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