【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及模型收敛，具体涉及基于modelica的fpso系统的风浪流耦合环境建模方法。
技术介绍
1、基于modelica的fpso系统的风浪流耦合环境建模，指的是利用modelica这一多领域建模语言，对浮式生产储油卸油装置（fpso）在风浪流等环境条件下的动态行为进行仿真和分析。该模型通过耦合风场、浪场和流场的动力学，全面模拟fpso的运动响应、结构响应、流体与固体之间的相互作用，并结合多种环境因素（如波浪周期、风速、海流方向等），对fpso的稳定性、航行性能以及操作安全性进行预测。这种建模方法通过精确描述物理过程中的流体力学、结构力学和控制系统等多方面的交互关系，使得仿真结果更加真实和可靠。
2、其中，风浪流耦合模型是该建模方法的核心部分，涉及风浪流环境和fpso平台之间复杂的物理相互作用。这些相互作用的过程是高度非线性的，平台与流体之间的耦合效应使得系统的动态响应变得更加复杂。例如，波浪的不同频率、振幅和方向会直接影响fpso平台的浮动、倾斜及摇摆行为，而风速的变化又会对平台的侧向力矩、附加载荷产生显著影响。同时，海流对平台动力学的影响则可能导致进一步的稳定性问题，这些因素共同作用，使得系统的响应具有高度的时变性和敏感性。
3、通过这样的建模，能够在仿真中准确捕捉到环境条件变化对fpso操作性能的影响，为设计、运营和安全评估提供科学依据。具体来说，基于modelica的风浪流耦合环境建模在fpso系统的设计阶段，能够帮助工程师评估不同环境条件下fpso的响应表现，优化设计方案；在运行阶段，能
4、然而，由于目前缺乏对基于modelica的fpso系统风浪流耦合模型的标准化收敛性验证方法，导致在实际应用中，模型的收敛性往往未能及时得到有效检测；这种缺乏验证的情况使得模型可能存在数值不稳定或误差积累的问题，从而影响了仿真结果的准确性和可靠性，进而影响了工程决策和安全评估的可信度。
技术实现思路
1、本专利技术的目的就在于解决上述所提出的问题，提供基于modelica的fpso系统的风浪流耦合环境建模方法。
2、在本专利技术提出基于modelica的fpso系统的风浪流耦合环境建模方法，所述方法包括：
3、设定多个不同的时间步长，并针对每个时间步长，运行仿模型并记录关键物理量的响应，计算时间步长敏感性指数；
4、将模型所涉及的流体域进行不同的网格划分，分别对模型进行仿真，记录响应的关键物理量，计算网格独立性指数；
5、对模型进行仿真并记录fpso平台的动态响应，并计算模型的仿真结果不稳定指数；
6、根据时间步长敏感性指数、网格独立性指数和仿真结果稳定指数计算得到收敛异常系数，并结合预设收敛异常系数阈值判断模型的收敛性是否合格。
7、可选地，计算时间步长敏感性指数包括：
8、设定多个不同的时间步长值，分别为：粗时间步长；中等时间步长；细时间步长；
9、针对每个时间步长，运行仿真并记录关键物理量的响应；记录的物理量为：在粗时间步长下的物理量响应；在中等时间步长下的物理量响应；在细时间步长下的物理量响应；
10、计算每个时间步长下的误差，例如通过计算平台位移或加速度的相对误差：；；；式中，、、分别为粗时间步长下的误差、中等时间步长下的误差、细时间步长下的误差；为预设的参考解；
11、计算不同时间步长的误差比值并结合时间步长差异，得到时间步长敏感性指数：，式中，为时间步长敏感性指数。
12、可选地，计算网格独立性指数包括：
13、在流体域内选择粗网格和细网格，分别为：粗网格尺寸，细网格尺寸；
14、针对粗网格和细网格分别进行仿真，记录响应的关键物理量，关键物理量分别代表粗网格和细网格下的位移值，分别为：粗网格下的位移响应，细网格下的位移响应；和；
15、根据粗网格和细网格的位移响应，计算它们之间的相对误差，反映网格划分对结果的影响：计算的公式为：；
16、计算网格独立性指数，计算的公式为：；式中，为网格独立性指数，为网格收敛指数。
17、可选地，计算模型的仿真结果不稳定指数包括：
18、对模型进行仿真并记录fpso平台的动态响应位移，计算响应的均值和标准差；计算的公式为：，，式中，为在时间处的位移，是时间步数；
19、计算仿真结果不稳定指数，计算的公式为：；式中，为仿真结果不稳定指数。
20、可选地，计算得到收敛异常系数包括：
21、；
22、式中，为收敛异常系数，、、分别为时间步长敏感性指数、网格独立性指数和仿真结果稳定指数，分别为时间步长敏感性指数、网格独立性指数和仿真结果稳定指数的预设比例系数，且均大于0。
23、可选地，并结合预设收敛异常系数阈值判断模型的收敛性是否合格包括：
24、将收敛异常系数和预设收敛异常系数阈值进行对比，若收敛异常系数小于预设收敛异常系数阈值，则表示模型的收敛性合格；
25、若收敛异常系数不小于预设收敛异常系数阈值，则表示模型的收敛性不合格，需要优化模型，直到收敛异常系数小于预设收敛异常系数阈值。
26、本专利技术的有益效果：
27、本专利技术提出了基于modelica的fpso系统的风浪流耦合环境建模方法，通过设定多个不同的时间步长，并针对每个时间步长，运行仿模型并记录关键物理量的响应，计算时间步长敏感性指数；将模型所涉及的流体域进行不同的网格划分，对分别对模型进行仿真，记录响应的关键物理量，计算网格独立性指数；对模型进行仿真并记录fpso平台的动态响应，并计算模型的仿真结果不稳定指数；根据时间步长敏感性指数、网格独立性指数和仿真结果稳定指数计算得到收敛异常系数，并结合预设收敛异常系数阈值判断模型的收敛性是否合格，能够对基于modelica的fpso系统风浪流耦合模型的标准化收敛性进行验证，使得在实际应用中，模型的收敛性能及时得到有效检测；使得模型数值稳定，不会出现误差积累的问题，确保仿真结果的准确性和可靠性减小对工程决策和安全评估的可信度的影响。
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1.基于modelica的FPSO系统的风浪流耦合环境建模方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于modelica的FPSO系统的风浪流耦合环境建模方法，其特征在于，计算时间步长敏感性指数包括：
3.根据权利要求1所述的基于modelica的FPSO系统的风浪流耦合环境建模方法，其特征在于，计算网格独立性指数包括：
4.根据权利要求1所述的基于modelica的FPSO系统的风浪流耦合环境建模方法，其特征在于，计算模型的仿真结果不稳定指数包括：
5.根据权利要求1所述的基于modelica的FPSO系统的风浪流耦合环境建模方法，其特征在于，计算得到收敛异常系数包括：
6.根据权利要求1所述的基于modelica的FPSO系统的风浪流耦合环境建模方法，其特征在于，并结合预设收敛异常系数阈值判断模型的收敛性是否合格包括：
【技术特征摘要】
1.基于modelica的fpso系统的风浪流耦合环境建模方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于modelica的fpso系统的风浪流耦合环境建模方法，其特征在于，计算时间步长敏感性指数包括：
3.根据权利要求1所述的基于modelica的fpso系统的风浪流耦合环境建模方法，其特征在于，计算网格独立性指数包括：
4.根据权利要求1所述的基于...
【专利技术属性】
技术研发人员：傅强，牟健慧，段陪永，郭丽娟，张运权，王波，苟鹏，杜中旭，王扬威，李俊杰，宁晨光，
申请(专利权)人：中集海洋工程研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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