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Load Inversion Method for Jacket Platform Structures Based on Strain Measurement Data
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OA
AI
DOI：10.3390/jmse13091785.png)
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摘要
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由于直接测量 Jacket 平台结构外部荷载的困难性以及通过解析公式准确表达这些荷载的挑战，本研究提出了一种基于局部应变测量数据的荷载反演方法，以获取结构荷载的时间-历程曲线。该方法基于准静态叠加原理，建立了未知荷载与测量应变之间的映射关系。结合基于对立学习（Opposition-Based Learning）的改进正弦余弦算法（Improved Sine Cosine Algorithm），用于优化应变传感器的布设位置。采用最小二乘法结合 Tikhonov 正则化的方法求解未知荷载。该方法通过八种工况下的室内加载实验进行验证，反演的荷载时间-历程曲线准确反映了施加荷载的周期性特征，最大平均绝对相对误差（MARE）为6.91%，表现出高稳定性和准确性。将该方法进一步应用于海洋环境中的在役 Jacket 平台，反演得到的风浪荷载与基于实测风浪数据计算的荷载相比，最大 MARE 为11.63%，验证了该方法的实际适用性和鲁棒性。该方法为 Jacket 平台结构的安全评估和剩余寿命预测提供了更准确的荷载依据。
期刊
IF:
2.8
论文数:
4.7K
被引数:
2.3W
机构
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分享收藏Identification of Wind Load Exerted on the Jacket Wind Turbines from Optimally Placed Strain Gauges Using C-Optimal Design and Mathematical Model Reduction基于C-最优设计和数学模型降阶，利用优化布置的应变片识别 Jacket 风力涡轮机上的风荷载OAAI
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Sha, J.; Leng, J.; Mao, H.; Pei, J.; Diao, K. Research progress in predictive maintenance of offshore platform structures based on digital twin technology. J. Mar. Sci. Appl. 2025, 1–23. [Google Scholar] [CrossRef]Sha, J.; Leng, J.; Mao, H.; Pei, J.; Diao, K. 基于数字孪生技术的海上平台结构预测性维护研究进展. J. Mar. Sci. Appl. 2025, 1–23. [Google Scholar] [CrossRef].png)
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