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基于GA-BP神经网络的海底腐蚀管道极限承载力研究

作　者: 王原嵩
导　师: 李昕
学　校: 大连理工大学
专　业: 防灾减灾工程及防护工程
关键词: 腐蚀管道 极限承载力 GA-BP神经网络 响应面法 结构可靠度
分类号: U171
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 123次
引　用: 3次
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内容摘要


随着我国海洋油气资源的开发和利用,油气集输过程中的海底管道建设日益增多。由于海底管道处于恶劣的海洋环境中,受外部环境因素和内部输送介质的双重影响,极易发生腐蚀损伤,这是引起海底管道破坏失效的一种重要原因。本课题以国家自然科学基金重点项目:海底管线的损伤机理和健康诊断研究(50439010)为依托,对海底腐蚀管道在内压作用下的极限承载力及其可靠性进行了研究。虽然目前已有多种腐蚀管道评估规范和准则,但现行规范和准则普遍过于保守,可能造成不必要的维护和更换。文中将有限元方法、BP神经网络和遗传算法结合起来,采用了一种新的腐蚀管道极限承载力计算方法,对海底腐蚀管道进行了研究。主要的工作和成果包括:1.综述了国内外在腐蚀损伤管道方面已取得的研究成果,指出本课题研究的目的和意义;2.介绍了神经网络和遗传算法的基本原理,利用遗传算法对BP神经网络进行优化,建立了用于预测海底腐蚀管道极限承载力的GA-BP神经网络;3.结合非线性有限元法和GA-BP神经网络,对无限长腐蚀海底管道和有限长腐蚀海底管道进行了内压作用下的极限承载力分析。讨论了腐蚀长度、腐蚀深度、腐蚀宽度和径厚比对海底腐蚀管道极限承载力的影响,并与ASME B31G和DNV RP-F101规范进行了对比研究;4.结合GA-BP神经网络、结构可靠度响应面法和优化算法,对海底腐蚀管道进行了可靠性研究。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-9
1 绪论  9-19
  1.1 研究背景及意义  9-10
  1.2 研究现状  10-17
    1.2.1 腐蚀管道评估规范和准则  10-11
    1.2.2 内压作用下的研究进展  11-13
    1.2.3 荷载联合作用下研究进展  13-15
    1.2.4 智能算法在腐蚀管道研究中的应用  15-16
    1.2.5 腐蚀管道可靠性研究  16-17
  1.3 本文主要工作  17-19
2 人工神经网络和遗传算法  19-34
  2.1 前言  19
  2.2 人工神经网络简介  19-23
    2.2.1 生物神经系统  19-20
    2.2.2 人工神经网络  20-21
    2.2.3 人工神经网络拓扑结构  21-22
    2.2.4 人工神经网络学习算法  22-23
    2.2.5 人工神经网络的特点  23
  2.3 BP人工神经网络  23-26
    2.3.1 BP算法  23-24
    2.3.2 BP算法的数学实现  24-26
    2.3.3 BP网络的局限性  26
  2.4 遗传算法简介  26-30
    2.4.1 遗传算法的生物学原理  26-27
    2.4.2 遗传算法中的基本概念  27
    2.4.3 遗传算法的基本操作  27-29
    2.4.4 遗传操作的特点  29-30
  2.5 GA-BP神经网络  30-33
    2.5.1 GA-BP神经网络实现流程  30-31
    2.5.2 建模步骤  31-33
  2.6 小结  33-34
3 无限长腐蚀海底管道极限承载力研究  34-45
  3.1 前言  34
  3.2 无限长腐蚀海底管道有限元分析  34-38
    3.2.1 有限元模型  34-35
    3.2.2 材料本构  35-36
    3.2.3 管道材料的失效准则  36-37
    3.2.4 正交计算工况  37-38
  3.3 GA-BP神经网络建立  38-42
    3.3.1 确定网络结构  38-39
    3.3.2 数据预处理  39
    3.3.3 GA-BP神经网络的训练  39-41
    3.3.4 GA-BP神经网络模型  41
    3.3.5 误差分析  41-42
  3.4 极限承载力影响因素分析  42-44
    3.4.1 现行规范  42-43
    3.4.2 影响因素分析  43-44
  3.5 小结  44-45
4 有限长腐蚀海底管道极限承载力研究  45-56
  4.1 前言  45
  4.2 有限长腐蚀海底管道有限元分析  45-48
    4.2.1 有限元模型  45-46
    4.2.2 管道材料的本构关系和失效准则  46
    4.2.3 正交计算工况  46-48
  4.3 GA-BP神经网络建立  48-51
    4.3.1 网络结构  48
    4.3.2 数据预处理  48
    4.3.3 GA-BP神经网络的训练  48-49
    4.3.4 GA-BP神经网络模型  49-50
    4.3.5 误差分析  50-51
  4.4 极限承载力影响因素分析  51-55
    4.4.1 径厚比对极限承载力的影响  52
    4.4.2 腐蚀长度对极限承载力的影响  52-53
    4.4.3 腐蚀深度对极限承载力的影响  53-54
    4.4.4 腐蚀宽度对极限承载力的影响  54-55
  4.5 小结  55-56
5 海底腐蚀管道可靠性研究  56-66
  5.1 前言  56
  5.2 结构可靠性基本原理  56-60
    5.2.1 结构可靠性  56
    5.2.2 结构的极限状态  56-57
    5.2.3 结构可靠度和结构可靠指标  57-59
    5.2.4 可靠指标的几何意义  59-60
  5.3 基于GA-BP神经网络的响应面  60-62
    5.3.1 二次多项式响应面法  60-61
    5.3.2 GA-BP神经网络响应面法  61-62
    5.3.3 最优化方法计算可靠指标  62
  5.4 海底腐蚀管道可靠性分析  62-65
    5.4.1 可靠性模型  62-63
    5.4.2 目标可靠水平  63-64
    5.4.3 可靠性分析  64-65
  5.5 小结  65-66
6 结论与展望  66-68
  6.1 结论  66
  6.2 展望  66-68
参考文献  68-73
攻读硕士学位期间发表学术论文情况  73-74
致谢  74-75

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中图分类: > 交通运输 > 综合运输 > 管道运输 > 管道运输理论
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