基于人工神经网络算法的深海浮式系统动力响应预报方法  

A Novel Method for Predicting Dynamic Response of Deep-Sea Floating System Based on Artificial Neural Network

作　　者：张德庆 王超[2] 杜君峰[1] ZHANG Deqing;WANG Chao;DU Junfeng(College of Engineering,Ocean University of China,Qingdao 266100,China;Unit 91182 of the Chinese People's Liberation Army,Qingdao 266000,China)

机构地区：[1]中国海洋大学工程学院,青岛266100 [2]中国人民解放军91182部队,青岛266000

出　　处：《中国造船》2021年第1期123-132,共10页Shipbuilding of China

基　　金：国家自然科学基金(51709247);国家重点研发计划(2016YFE0200100)。

摘　　要：深海浮式系统面临复杂恶劣海洋环境载荷的持续作用,海洋工程灾难性事故时有发生。论文通过优化神经网络结构、对比不同神经网络方法,发展了一种以附加动量法的BP神经网络为基础的浮式平台运动及系缆张力等动力响应统计值的计算预报模型。结合天气预报数据,该预报模型可实现深海浮式系统响应的即时计算和危险状态的超前预警,以便提前采取措施保障浮式系统的作业安全。某深海半潜式生产平台的计算实例表明,该动力响应预报模型在常规作业海况、极端生存海况下均具有较高的精度和较好的稳定性。A model based on the artificial neural network is developed to predict statistical values of motion of a floating system and tension of the mooring line,so as to warn dangerous states and take protective measures in advance.With this method a semi-submersible platform is calculated,good stability of which is shown under operating sea conditions and extreme survival sea conditions.

关 键 词：浮式系统 人工神经网络 动力响应 响应预报 

分 类 号：O352[理学—流体力学]