基于人工神经网络算法的深海浮式系统动力响应预报方法

深海浮式系统面临复杂恶劣海洋环境载荷的持续作用,海洋工程灾难性事故时有发生。论文通过优化神经网络结构、对比不同神经网络方法,发展了一种以附加动量法的BP神经网络为基础的浮式平台运动及系缆张力等动力响应统计值的计算预报模型。结合天气预报数据,该预报模型可实现深海浮式系统响应的即时计算和危险状态的超前预警,以便提前采取措施保障浮式系统的作业安全。某深海半潜式生产平台的计算实例表明,该动力响应预报模型在常规作业海况、极端生存海况下均具有较高的精度和较好的稳定性。