海底管道整体式止屈器的止屈性能研究  被引量:3

The arresting performance of integral buckle arrestors for offshore pipelines

在线阅读下载全文

作  者:翟宇轩[1] 余建星[1] 孙震洲[1] 张萌[1] 吕永乐[1] 

机构地区:[1]天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室,天津300072

出  处:《天津理工大学学报》2014年第5期46-51,共6页Journal of Tianjin University of Technology

基  金:国家自然科学基金(51179126);国家科技重大专项资助项目(2011ZX05026-005);"在役导管架结构可靠度评估技术研究"项目资助(Z14SJENG0060);973计划资助项目(2014CB046805)

摘  要:整体式止屈器是一种对海底管道屈曲传播破坏起到阻止作用的保护装置.应用Abaqus有限元软件建立管道和整体式止屈器模型,采用一种特殊的流体质量加载法来模拟管道屈曲传播以及止屈器的穿越过程,并计算得到了止屈效率.通过有限元模型研究了止屈器长度和厚度对止屈效率的影响,研究表明增加止屈器的长度或厚度都可以提高止屈效率.采用基于贝叶斯正则化的神经网络对止屈效率的计算结果进行拟合,并应用该神经网络对6组随机尺寸止屈器的效率进行预测,最终预测结果与实际计算结果相吻合,证明了此网络模型在止屈效率拟合及预测方面的适用性.Integral buckle arrestors are devices that are strong enough to stop a propagating buckle failure of offshore pipelines.The finite element analysis software of Abaqus is used to model the pipe and arrestor.A special fluid mass-controlled loading procedure is adopted to simulate the buckle propagation and the crossover of arrestors.An extensive parametric study of arrestor efficiencies is conducted using the finite element model,in which the length and thickness of arrestors are considered.The Bayesian regularization neural network(BNN) is used to fit the calculation results and predict the efficiencies of 6groups of new random-sized arrestors.The agreement between predicted results and calculated results proves that BNN is a viable way of fitting and predicting arrestor efficiencies.

关 键 词:海底管道 止屈器 流体质量加载 神经网络 

分 类 号:P756.2[天文地球—海洋科学]

 

参考文献:

正在载入数据...

 

二级参考文献:

正在载入数据...

 

耦合文献:

正在载入数据...

 

引证文献:

正在载入数据...

 

二级引证文献:

正在载入数据...

 

同被引文献:

正在载入数据...

 

相关期刊文献:

正在载入数据...

相关的主题
相关的作者对象
相关的机构对象