基于图像化卷积的半潜式平台响应预测

在风、浪、流等复杂环境荷载的联合作用下，海洋浮式平台运动响应呈现强非线性及非平稳特征。为了解决海洋平台运动响应复杂多变、难以预测的问题，本文结合图像化特征提取方法与卷积神经网络（convolutional neural network,CNN），提出一种半潜式平台六自由度响应预测方法。首先根据海洋荷载计算方程，结合实测荷载数据，提出图像化海洋环境特征提取方法；其次，基于CNN建立平台响应预测模型，并对不同特征输入、模型参数等影响进行分析；最终，利用实测数据验证了所提预测方法的误差仅为3.84%，对比直接基于原始数据的CNN模型，精度提高了64.24%。