【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及海洋工程，具体涉及一种分步型海洋平台结构快速随机模型修正方法。
技术介绍
1、海洋平台是海洋资源开发（如石油、天然气开采）的关键基础设施，其长期处于复杂恶劣的海洋环境中，其主要由桩腿、甲板及支撑结构等多种部件部分组成，复杂海洋环境荷载下海洋平台结构动态响应评估及健康监测技术是当前的研究热点及难点，而获取可代替实际海洋平台结构进行监测评估的有限元模型是关键核心。
2、初始建立的海洋平台有限元模型等理论模型往往与实际结构存在偏差，偏差影响因素主要来自于建模假设（如材料特性假设、边界条件假设等）、制造误差、安装误差等多个方面。如建模时假设材料的弹性模量是固定值，但实际材料的弹性模量可能会因为生产批次、环境腐蚀等因素而有所不同。通过模型修正可提高模型的准确性，从而更精准地预测平台在各种工况下的响应。
3、传统的考虑海洋结构参数不确定性的模型修正方法需要大量多次迭代、多次调用有限元模型进行优化求解，因海洋结构单元构成复杂、自由度众多，往往通常会导致模型修正过程存在计算量大且效率低等问题。通过简化有限元模型或寻找代理模型已成为目前提高模型修正运算效率的重要措施。基于代理模型的随机模型修正就是依据这一思路被提出被广泛使用，其主要思想是以显式的代理模型拟合结构频率响应与选择的待修正参数间复杂的隐式关系，从而实现代替有限元模型进行数值运算、简化迭代过程的目的。相较于多项式回归、神经网络等其他代理模型，kriging模型处理非线性数据效果优异。对随机模型修正中的优化求解环节，其目标函数和修正策略的选择对修正精度
4、对结构进行随机模型修正前，其修正参数的均值和方差都是未知的，直接型结构随机模型修正方法将修正参数的均值和方差同时作为未知数输入到优化算法中，直接进行迭代求解。研究表明：对衡量实测频率和有限元模型频率两个概率分布差异的指标，如巴氏距离、kl散度，当实测频率与有限元模型频率没有重叠时，其指标无意义，因此，直接型结构随机模型修正方法将分布差异指标与两个频率之间的欧式范数等目标函数相结合，构造多目标函数进行优化求解，从而一次性得到结构修正参数均值和标准差的最优解。然而，对多目标优化来说，最优解的选择受到所有目标函数的制约，从而形成帕累托前沿。帕累托前沿是指在给定的约束条件下，无法通过改善一个目标而不损害另一个目标的状态。在多目标优化问题中，帕累托前沿的解非常重要，它代表了一种权衡，其中没有一个目标可改善而不影响其他目标。因此，当采用kl散度构造目标函数时，其最优解的选择受到欧式范数的影响，无法充分发挥kl散度的优化效果，不可避免地会对有限元模型的频率与实测频率间方差的修正造成干扰。
5、基于以上原因，需要研究一种可减小修正后实际频率与有限元频率间的方差差异的海洋平台结构模型的随机修正方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于解决上述技术问题，提供一种分步型海洋平台结构快速随机模型修正方法。
2、为了实现上述目的，本专利技术一些实施例中，提供如下技术方案：
3、一种分步型海洋平台结构快速随机模型修正方法，其特征在于，包括以下步骤：
4、根据海洋平台的设计参数，建立海洋平台初始有限元模型；
5、在海洋平台的设计参数中，选定个待修正参数，确定各待修正参数最大值和最小值；
6、对各待修正参数的最大值和最小值进行次抽样，得到修正参数矩阵，其中为第次抽样得到的修正参数向量，每个修正参数向量包含个修正参数；其中，为大于1的整数；
7、将修正参数矩阵代入所述初始有限元模型，对修正参数矩阵中修正参数对应的结构参数或尺寸参数进行更新，获得更新有限元模型，对所述更新有限元模型进行模态分析或有限元分析，获得修正参数向量对应的结构频率向量；基于修正参数向量和其对应结构频率向量建立kriging模型；
8、基于修正参数和kriging模型，计算初始有限元模型频率；
9、基于初始有限元模型的频率、标准差，以及海洋平台的实测频率、标准差构造距离目标函数，基于优化目标对修正参数的均值和标准差进行第一次优化修正；
10、将第一次优化修正后的均值和标准差带入kriging模型，计算获得第一次修正后的有限元模型频率，基于海洋平台实测频率和修正后的有限元模型频率，采用kl散度构造分布目标函数，基于优化目标对修正参数的均值和标准差进行第二次优化修正；
11、将第二次优化修正后的修正参数的均值和标准差代入kriging模型，获得第二次修正后的有限元模型频率，计算第二次修正后的有限元模型频率与海洋平台实测频率的误差，若误差满足精度要求，则基于第二次修正后的有限元模型频率获得修正后的海洋平台有限元模型。
12、本专利技术一些实施例中，所述选定待修正参数的步骤包括：
13、对所述设计参数进行灵敏度分析，选择灵敏度高的参数作为待修正参数。
14、本专利技术一些实施例中，所述海洋平台的设计参数包括结构参数及材料参数。
15、本专利技术一些实施例中，建立kriging模型的步骤包括：
16、将每一组修正参数向量和对应结构频率记为一组样本数据，共得到组样本数据；选择前80%样本数据作为训练集，其余样本数据作为测试集，建立kriging模型。
17、本专利技术一些实施例中，建立kriging模型之后，还包括以下步骤：
18、采用有效性评价指标决定系数r2和相对均方根误差rmse对建立的kriging模型进行验证，设定模型验证精度；
19、若kriging模型的精度满足模型验证精度要求，则利用建立的kriging模型继续计算初始有限元模型频率，若kriging模型的精度不满足模型验证精度要求，则重复拉丁超立方抽样步骤，并采用拉丁超立方抽样获得的修正参数矩阵重新代入初始有限元模型，重新建立kriging模型，直到kriging模型的精度满足模型验证精度要求。
20、本专利技术一些实施例中，计算初始有限元频率的步骤包括：
21、计算各修正参数初始均值和标准差，对各修正参数初始均值和标准差进行次蒙特卡洛抽样，得到有限元模型参数样本，其中，为第次蒙特卡洛抽样得到的修正参数初始均值和标准差向量；将参数样本代入kriging模型中，得到初始有限元模型频率。
22、本专利技术一些实施例中，所述距离目标函数包括均值目标函数及标准差目标函数，所述构造距离目标函数的步骤包括：
23、；
24、；
25、其中：表示均值目标函数，表示标准差目标函数，表示频率阶数，表示第阶有限元模型频率的均值，表示第阶海洋平台实际结构的频率的均本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种分步型海洋平台结构快速随机模型修正方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的分步型海洋平台结构快速随机模型修正方法，其特征在于，所述选定待修正参数的步骤包括：
3.如权利要求1或2所述的分步型海洋平台结构快速随机模型修正方法，其特征在于，所述海洋平台的设计参数包括结构参数及材料参数。
4.如权利要求1所述的分步型海洋平台结构快速随机模型修正方法，其特征在于，建立Kriging模型的步骤包括：
5.如权利要求1或4所述的分步型海洋平台结构快速随机模型修正方法，其特征在于，建立Kriging模型之后，还包括以下步骤：
6.如权利要求1所述的分步型海洋平台结构快速随机模型修正方法，其特征在于，计算初始有限元频率的步骤包括：
7.如权利要求1或6所述的分步型海洋平台结构快速随机模型修正方法，其特征在于，所述距离目标函数包括均值目标函数及标准差目标函数，所述构造距离目标函数的步骤包括：
8.如权利要求7所述的分步型海洋平台结构快速随机模型修正方法，其特征在于，所述基于优化目标对修正参数
9.如权利要求1所述的分步型海洋平台结构快速随机模型修正方法，其特征在于，构造分布目标函数的方法包括：
...【技术特征摘要】
1.一种分步型海洋平台结构快速随机模型修正方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的分步型海洋平台结构快速随机模型修正方法，其特征在于，所述选定待修正参数的步骤包括：
3.如权利要求1或2所述的分步型海洋平台结构快速随机模型修正方法，其特征在于，所述海洋平台的设计参数包括结构参数及材料参数。
4.如权利要求1所述的分步型海洋平台结构快速随机模型修正方法，其特征在于，建立kriging模型的步骤包括：
5.如权利要求1或4所述的分步型海洋平台结构快速随机模型修正方法，其特征在于，建立kriging模型之后，还...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋玉峰，王树青，宋宪仓，王昌梓，杨渊，
申请(专利权)人：中国海洋大学，
类型：发明
国别省市：
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