文献类型：期刊文章

作　　者：姜逢源[1] 赵玉良[1] 董胜[1] 蒙占彬[2]

JIANG Fengyuan;ZHAO Yuliang;DONG Sheng;MENG Zhanbin(College of Engineering, Ocean University of China, Qingdao 266100, China;School of Mechanical, Ship & Offshore Engineering, Beibu Gulf University,Qinzhou 535011, China)

机构地区：[1]中国海洋大学工程学院,山东青岛266100 [2]北部湾大学机械与船舶海洋工程学院,广西钦州535011

出　　处：《海洋湖沼通报》

基　　金：国家重点研发计划(2016YFC0802301)资助

年　　份：2019

期　　号：3

起止页码：52-59

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、JST、PROQUEST、WOS、ZGKJHX、ZR、核心刊

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]