基于神经网络的系泊系统主动式截断试验仿真

系泊系统主动式截断试验技术对缆索数值模型的求解速度有着较高的要求,而基于集中质量模型或有限元模型的缆索数值模型在计算时需要在每个时间步内迭代求解,因此求解速度缓慢。为解决此问题,采用神经网络辨识得到缆索上端点与截断点运动的时域等价近似模型。该等价模型在每个时间步内无需迭代求解,因此求解速度快于传统的缆索数值模型。同时利用商软OrcaFlex以及Matlab搭建了系泊系统主动式截断试验的仿真平台,将离线辨识得到的神经网络模型代替集中质量模型对缆索截断点运动进行求解。通过对比截断水深以及全水深下张力以及运动结果,说明了神经网络模型代替传统数值模型进行截断点运动计算的可行性。