14、海上平台作业中掉落集装箱非线性有限元分析的 PLS - RBF 神经网络

海上平台作业中掉落集装箱非线性有限元分析的 PLS - RBF 神经网络

1 引言

随着油气资源产业的发展，油气勘探与开发逐渐从陆地转向海洋，海上钻井平台、钻井船等海上设施在海洋开发中尤为重要。然而，这些海上设施面临的风险也备受关注，特别是在海上作业中，起重机作业及其他操作导致的物体掉落对平台结构完整性构成重大威胁。

1.1 掉落物体事故的危害

掉落物体事故是油气行业导致死亡和重伤的十大原因之一。物体掉落不仅会损坏海上平台及其设备，影响生产结构的安全性和使用寿命，还可能导致大量人员伤亡和不可预测的经济损失。据调查，掉落物体事故在各类海上结构事故中数量居首，因此越来越多的平台所有者关注平台掉落物体问题，并开展相关安全分析研究。

1.2 掉落物体的分类

掉落物体可分为静态和动态两类。一些掉落物体的失效可能归因于外力作用，如设备、机械或其他移动物体的撞击、恶劣天气或人工搬运等。

1.3 研究方法

由于实际实验在大多数情况下不可行，通常采用非线性有限元数值模拟方法来研究受冲击海洋平台的性能。通过模拟和分析掉落物体与平台的碰撞过程，可以获得碰撞力、结构损伤变形和能量转换的一般规律。但对所有情况进行模拟也不可行，为避免非线性有限元模拟的繁琐工作，本文提出一种非线性映射方法，利用现有模拟结果训练神经网络，实现对非线性有限元方法的准确拟合。

2 平台事故统计

在进行有限元分析时，需要分析平台或钻井船的潜在因素，确定风险源的名称、类型、位置，并据此设计实验方案。

2.1 高维非线性插值问题

物体冲击过程复杂，其影响与冲击