摘要
水下生产系统中脐带缆连接顶部浮体与水下采油终端，是海洋石油及天然气资源开采的关键设备之一。其在位工作时受到风浪流等环境荷载、浮体运动与自身的重力的耦合作用，容易发生疲劳失效造成破坏，如何对脐带缆的疲劳损伤进行快速计算，避免潜在疲劳破坏发生，对保障海洋油气田生产作业的安全非常重要。神经网络强大的非线性拟合能力和快速响应的特点，为脐带缆疲劳分析提供新的思路。本文以脐带缆为研究对象，提出了基于神经网络的脐带缆疲劳寿命预测框架，对其中涉及的代表性海况预测、载荷与响应快速获取等关键技术进行重点研究。具体研究内容如下： （1）基于反向传播神经网络建立了不同海况下脐带缆张力和弯曲半径的预测模型；构造了寻找代表性海况的多目标优化列式，通过多目标遗传优化算法查找脐带缆代表性海况，实现了脐带缆在位工况下代表性海况的预测，提高疲劳分析工作效率。 （2）提出一种基于长短时记忆神经网络的脐带缆顶部动态响应预测模型，将模型构造过程详细划分，并添加了针对模拟预测场景的测试，使训练后的模型满足实际预测需要。通过实例分析网络结构对模型质量的影响，讨论该模型在脐带缆不同位置、不同海况下测试集测试误差，并分析数据采样频率对预测结果的影响。 （3）构造了脐带缆疲劳损伤快速计算框架，采用有限元模型与理论模型结合的方法，完成对脐带缆刚度的计算；使用响应预测模型替换脐带缆复杂的动态响应模型，快速获取脐带缆的动态响应数据，进而实现对疲劳损伤的快速解算；通过实际算例将预测的疲劳损伤与商业软件计算进行对比，验证了脐带缆疲劳寿命快速预测方法的可行性。
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