神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在海洋平臺振動載荷識別中的應(yīng)用.pdf

1、海洋平臺除了承受設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)所產(chǎn)生的動態(tài)載荷作用外，還承受風(fēng)、浪、流、冰、地震等環(huán)境載荷作用，直接測量這些載荷非常困難，在這種情況下為了獲得海洋平臺承受的外部載荷，就需要用其它的載荷獲取方法——間接法，即載荷識別。本文結(jié)合山東省自然科學(xué)基金資助項目，對海洋平臺振動載荷識別進(jìn)行了探討和研究。 本文首先介紹了現(xiàn)有文獻(xiàn)中關(guān)于動態(tài)載荷識別的各類方法，主要分為頻域法和時域法兩大類。這兩種方法各具優(yōu)勢和特點(diǎn)，但同樣也都存在缺點(diǎn)和局限性。接著對現(xiàn)

2、有振動載荷識別的理論和方法作了闡述。頻域和時域這兩種載荷識別方法需要求解平臺的模態(tài)矩陣、質(zhì)量矩陣和剛度矩陣，需要進(jìn)行復(fù)雜的動力學(xué)計算，過程煩瑣，效率較低，誤差較大。本文將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法應(yīng)用到海洋平臺的振動載荷識別中來，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法模擬結(jié)構(gòu)動力學(xué)系統(tǒng)動載荷識別過程，不需要計算平臺的模態(tài)矩陣、質(zhì)量矩陣和剛度矩陣，也不需要進(jìn)行復(fù)雜的動力學(xué)計算，具有識別精度高，訓(xùn)練收斂速度快、抗干擾性強(qiáng)及系統(tǒng)穩(wěn)定等優(yōu)點(diǎn)，便于工程應(yīng)用。應(yīng)用MATLAB

3、軟件編寫了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序，并通過簡支梁和簡易平臺這兩個算例對該程序進(jìn)行了測試，結(jié)果表明該程序的識別誤差保持在3％以內(nèi)，具有較高的識別精度。此外本文還對參與識別的測點(diǎn)數(shù)對識別結(jié)果的影響進(jìn)行了初步研究。使用DataPAC1500便攜式數(shù)據(jù)采集器對W12-1海洋平臺進(jìn)行了全面的振動測試，采集了測點(diǎn)的振動數(shù)據(jù)，并使用EMONITOROdyssey軟件對實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析，確定了W12-1平臺的振源。應(yīng)用ANSYS軟件建立了W12-1平臺的整體

4、有限元模型，對模型施加仿真激振力并提取位移響應(yīng)，然后以提取的位移響應(yīng)為輸入，以施加的仿真激振力為輸出對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練直到收斂，再把實(shí)測位移響應(yīng)輸入到訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，其輸出即為待識別的載荷。最后把識別出的載荷反加到模型上，提取計算位移響應(yīng)并與實(shí)測位移響應(yīng)進(jìn)行比較，結(jié)果平均誤差保持在10％以內(nèi)，這說明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法用于識別W12-1平臺的激振載荷是可行的。最后把應(yīng)用傳統(tǒng)方法識別出的結(jié)果與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法識別出的結(jié)果進(jìn)行了對比，結(jié)