海洋环境中平台钢腐蚀速率的三层BP神经网络预测

利用三层BP神经网络预测海洋环境因素对材料的腐蚀速率的影响。结合实测的pH值、温度、溶解氧、盐度、生物附着等影响因素,分析了上述环境因素对平台钢腐蚀的影响,建立环境因素与腐蚀速率之间的映射关系,预测了平台钢在海洋环境中的腐蚀速率。结果表明,全浸区腐蚀速率预测误差为6.95%,潮差带腐蚀速率预测误差为4.2%,预测精度较高。说明利用三层BP神经网络预测钢在海水中腐蚀速率技术可行,具有较高的预测精度和应用价值。     

基于遗传算法和BP神经网络的海洋工程材料腐蚀预测研究

为提高海洋工程材料腐蚀速率预测的精度,提出了一种基于遗传算法(GA)优化反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的海洋工程材料海洋环境腐蚀速率预测模型。通过遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,利用优化后的BP神经网络对试验数据进行预测。GA-BP模型选取具有代表性的2Cr1312不锈钢、Q235B碳钢和6082铝合金三种基本海洋工程材料数据进行试验,预测结果误差小于传统BP神经网络,并且在网络训练时间上有所缩短,预测精度上有所提高。本模型在海洋工程材料于海洋环境中腐蚀速率的实际预测中具有良好的推广价值。     

基于EIFS和P-M的海底管道腐蚀疲劳寿命预测

鉴于腐蚀疲劳损伤的特殊性,研究了点蚀过程和腐蚀疲劳裂纹扩展过程。基于等效初始缺陷尺寸(EIFS)和线性累积损伤理论(P-M)方法,消除了点蚀形核、蚀坑生长及腐蚀疲劳短裂纹扩展对腐蚀疲劳寿命预测的影响;避免了基于单点蚀坑建立的腐蚀疲劳寿命预测表达式的弊端;合理地简化了随机荷载下腐蚀疲劳寿命的预测流程。利用现有试验数据,对基于EIFS和P-M方法建立的腐蚀疲劳寿命预测表达式进行了模型验证。结果显示,所提模型的有效性和合理性得到了验证,为工程实际中海底管道的腐蚀疲劳寿命预测提供了一种可行方法。     

含有腐蚀缺陷海底管道极限载荷分析

利用有限元弹塑性分析方法,对含有腐蚀缺陷的海底管道进行材料非线性和几何非线性分析,探讨了确定管道极限载荷的准则。在此基础上,给出含有腐蚀缺陷的海底管道的极限载荷,研究腐蚀长度、深度和宽度对海底管道极限载荷的影响,提出了含有腐蚀缺陷的受内压的海底管道的极限载荷计算公式,并与试验结果进行了比较,证明该方法是有效的。     

轴线倾斜海底管道冲刷速率试验研究

通过物理模型试验研究水流作用下轴线倾斜海底管道的三维局部冲刷问题。利用超声波探头监测管道下部冲刷沿管轴线方向的扩展过程,分析海底管道三维局部冲刷的动态发展机理。由模型沙的冲蚀试验,建立沙床面剪切应力与泥沙表观侵蚀速率之间的关系式,并引入经验公式对沙床面剪切应力放大系数、泥沙表观侵蚀速率以及远场床面剪切应力之间的关系进行表达。由倾斜管道模型试验,在分析冲刷扩展位置随时间变化数据的基础上,结合上述经验公式以及沙床面剪切应力放大系数与管道埋深的关系,建立轴线倾斜海底管道冲刷扩展速率的预测公式。     

基于粒子群优化算法的PSO-BP海底声学底质分类方法

利用粒子群优化算法（PSO）较强的鲁棒性和全局搜索能力等优点,将PSO算法与BP神经网络相结合,优化了BP神经网络分类时的初始权值和阈值。基于珠江河口三角洲的侧扫声呐图像数据,提取了海底声呐图像中砂、礁石、泥3类典型底质的6种主要特征向量,利用PSO-BP方法对海底底质进行分类识别。实验表明,3类底质分类精度均大于90%,高于BP神经网络70%左右的分类精度,表明PSO-BP方法可有效应用于海底底质的分类识别。     

基于扩展单调速率算法的水下平台通信系统

针对水下平台工作环境复杂、通信实时性和可靠性要求高的特点,设计了一套分布式冗余通信系统。该通信系统以西门子PLC S7-400H和工控机为主控制器,基于波分复用技术建立了冗余的光纤传输通路;同时提出了一种新型的扩展单调速率算法,对水下平台的任务进行了优先级分配,并基于此算法进行了通信系统软件设计。经过可靠性分析和半实物仿真试验验证,该通信系统的实时性、可靠性及冗余机制符合设计要求,可以成功应用于水下平台,效果良好。     

海底油气管道内CO2腐蚀与防腐的研究

本工作采用2.4mV/s动态电位扫描极化、控制电位极化、电偶电流和高压釜挂片失重法研究了X60钢在含Ca~(2+)36.26mg/L,Mg~(2+)12.66mg/L和Cl~-3624mg/L的模拟氯化钠盐水中,CO_2引起腐蚀的电化学行为,以及含氮、硫的有机缓蚀剂和(或)Me~(2+)对腐蚀的抑制作用。结果表明:溶有CO_2的盐水腐蚀性强,盐浓度及温度会影响钢的腐蚀速度和阴极极化行为;75mg/L缓蚀剂的缓蚀率达90％,服从Langmuir吸附等温式;50mg/L缓蚀剂与127mg/LMe~(2+)复配,缓蚀率达91％以上,不服从Langmuir吸附等温式。     

基于A*算法的海底地形等深线模型构建方法研究

介绍了DEM原理和构建方法,利用现有矢量海图中的水深要素及海岸线岛屿要素,对生成电子海图海底规则网格数据进行研究。计算机辅助虚拟三维海底地形,运用线性八叉树场景进行分解寻求其规律性,用A*算法最好最优地勾绘出等深线,从而建立海底地形等深线模型,为实现电子海图海底三维可视化奠定了基础。最后对算法进行分析与完善。     

基于决策树与二分分割算法的BP神经网络在赤潮等级预测中的应用研究

针对赤潮灾害等级预测难的现状,提出了一种基于C4.5决策树与二分分割算法优化的BP(反向传播)神经网络赤潮等级预测模型。该模型针对传统BP神经网络输入参数难以选择和隐含层节点数量难以确定的问题,通过决策树分类获取最优的属性组合,来解决输入参数难以选择的问题;通过"二分分割算法",来解决隐含层节点数难以确定的问题。实验结果表明,该模型在青岛近海海域赤潮灾害等级预测中,预测结果的均方根误差(RMSE)小于传统BP神经网络的预测误差,并且在网络训练时间上有所缩短,预测精度上有所提高,能够获得良好的预测结果,可为赤潮等级预测提供新的解决方法。     

基于头脑风暴优化算法与BP神经网络的海水水质评价模型研究

针对基于传统BP神经网络的海水水质评价模型存在易陷入局部极小等问题,提出了一种新的利用头脑风暴优化算法(BSO)优化BP神经网络的海水水质评价模型(BSO-BP)。该模型引入具有全局寻优特点的头脑风暴优化算法,用于模拟人类提出创造性思维解决问题的过程,具有强大的全局搜索和局部搜索的能力,同时利用BP神经网络所具有良好的非线性映射能力、学习适应能力和容错性,最大程度上考虑到海洋水质评价因素的非线性和非平稳的关系,得到BP神经网络的各层权值、阈值的最优解,使得海水水质评价结果准确合理。并以胶州湾海域的12个监测站位的监测数据作为评价样本进行水质评价,实验结果表明该评价模型能够克服局部极小问题,评价结果准确性较高,并具有一定的实用性。     

基于遗传算法的缓波型立管多目标集成优化

缓波型立管由于设计参数较多且优化目标之间相互影响,设计结果具有很大的不确定性。随着代理模型和智能优化算法的发展,针对缓波型立管的优化可以提出更好的解决方案。以提高力学性能和经济效益为优化目标,采用基于Kriging插值模型和NSGA-II算法的多目标优化策略,对考虑顶部浮体影响的深水缓波型立管进行动力响应分析,并开展线型—截面双目标优化集成设计和线型—浮筒三目标优化集成设计。将处于不同几何尺度的设计变量进行集成,旨在各目标存在相互竞争的情况下,与截面、浮筒设计形成有效互动以提高线型设计的总体性能。结果表明,Pareto最优解集可提供多个选择方案,以满足工程实际需要。将所选最优方案与初始设计进行对比,并以疲劳性能和成本估算作为优化的校核指标,取得了理想的优化效果。     

基于灵敏度分析的海洋油气资源BP神经网络预测模型的优化

作者针对BP神经网络结构设计中存在的问题,提出利用灵敏度分析方法对BP神经网络预测模型进行优化。通过BP算法与参数灵敏度分析的结合,寻找网络输入属性与输出属性之间的影响因子;在保证精度的前提下优选网络输入属性,简化网络结构,以增强网络的泛化能力,减少人为主观因素对网络设计的影响。最后以海洋油气资源预测为例,结合实测资料建立BP神经网络预测模型并进行了优化及预测精度评价,表明优化后的模型既能有效提高油气资源预测结果的稳定性,又不损失预测精度。     

基于尾流模型的风场偏航控制优化研究

在风机大尺度化与风场大型化的趋势下,如何通过合适的控制策略以降低尾流损失成为关键问题。以包括30台NREL-5MW风机并采用5行6列平行四边形布置方式的小型风场为研究对象,基于显示尾流模型,以各风机偏航角度为优化参数,风场总功率为目标函数,使用粒子群优化算法对比分析了偏航控制对不同风速、风向、湍流强度下的风场性能提升效果。结果表明,偏航控制优化可在风向与风机行或列方向平行时发挥明显效果,当风机行列间距为4倍风轮直径且湍流强度为5%时,在不同风速下偏航控制可分别将风场总体发电量提升15%~20%,但对于布置间距大于7倍风轮直径或湍流强度高于15%时的风场,其作用十分有限,总体发电量提升在5%以内。     

杭州湾海底管道冲刷自埋演化过程初步研究

针对杭州湾海底管道的实际工程状况,使用声学探测技术对海底管道冲刷自埋演化过程进行了现场检测,验证了海底管道从初始敷设状态依次发展为孔道冲刷、部分掩埋、尾流冲刷、尾流冲刷平衡、再次孔道冲刷和回淤自埋状态的演化过程.采用数值模拟方法分析了海底管道自埋演化过程中的典型状态,结果表明:管道下方的渗流和天然微孔隙是孔道冲刷起动的...     

The optimization of ship weather-routing algorithm based on the composite influence of multi-dynamic elements (II): Optimized routings

The ship routing problem can be known as a multi-objective problem. Since the operation strategy is influenced by ocean environments, e.g. wind, waves or ocean currents, it is therefore weather routed. In this study, the three-dimensional modified isochrone (3DMI) method utilizing the recursive forward technique and floating grid system for the ship tracks is applied to globally search for the optimum route. The proposed method considers two types of routing strategies, i.e. ETA (Estimated Time of Arrival) routing and FUEL (FUEL-saving) routing, with different constraints, such as land boundaries, significant wave heights, engine revolution speeds and roll responses. As a result, it is verified that the robustness of the proposed method appears to be a practical tool by adjusting the safety threshold for the trade-off of ship efficiency and economics.     

基于降雨率的GMF+RAIN模型构建及在台风风场反演中的应用

首先选取2006年QuikSCAT散射计扫描的3次台风个例("珊珊"、"摩羯"及"象神"),分析其获取的台风区域雷达后向散射截面值(σ^o)在降雨影响下的分布特征.然后依据大气辐射传输理论,考虑降雨对雷达后向散射截面值的影响,引进两个不同形式的降雨辐射传输模型(简称为SY和AMSR模型),并将这两个降雨辐射传输模型分别与NSCAT2模型函数相结合,构建了适合降雨情况的地球物理模型函数(简称为GMF+RAIN).最后,在GMF+RAIN模型的基础上,采用二维变分结合多解方案