基于遗传算法的BP神经网络对海底管道受撞击损伤预测
姜逢源1
赵玉良1
董胜1
蒙占彬2
1.中国海洋大学工程学院,山东青岛,2661002.北部湾大学机械与船舶海洋工程学院,广西钦州,535011
摘要：人类频繁的海洋活动中难免发生重物落水事故,对海底管道造成撞击损伤,引起环境污染及经济损失.为保证管道在运行期间的安全性,有必要准确快速的对管道损伤进行预测以便为实际工程提供参考.BP神经网络常作为损伤预测的一种数学模型,但本身易陷入局部极小且预测精度较低.针对上述问题,本文提出了基于遗传算法的BP神经网络(GA-BP神经网络)损伤预测模型.利用有限元计算数据构成样本空间,对管道损伤进行预测,并将结果与BP神经网络、有限元计算的结果进行对比.分析表明:与BP神经网络相比,GA-BP神经网络的预测结果与有限元计算的结果较为接近,预测精度较高,其平均误差为1.27％,满足工程精度要求的同时又节省了计算时间.
关键词：海底管道遗传算法神经网络撞击
分类号：TE973.92(石油机械设备与自动化)
资助基金：国家重点研发计划(2016YFC0802301)
论文发表日期：2019-01-01
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 52-59 )
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