数据驱动预测受三维流作用的海底立管涡激振动响应
数据分析、统计与概率
2019-06-27 v1 机器学习
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摘要
深水海底立管等细长海洋结构物受到海流作用，通常会经历涡激振动（VIV），这可能导致疲劳损伤的快速累积。洋流通常是三维（3D）的，即其方向和大小在整个水柱中变化。目前，工业界使用半经验工具来预测VIV对立管造成的疲劳。现有的VIV预测工具中的载荷模型和水动力参数是基于二维（2D）流条件开发的，因为考虑沿立管的三维流效应具有挑战性。因此，在设计过程中，流剖面必须被特意处理为二维，这导致预测结果存在显著不确定性。此外，由于实验室的限制，VIV模型试验大多在二维流条件下进行，因此很少有实验数据记录立管在流向变化下的VIV响应。然而，已有少数实验是在三维流条件下进行的。我们利用其中一项实验的结果，研究了1）传统方法和2）基于数据驱动预测的替代方法在描述三维流中VIV方面的效果。数据驱动建模特别适用于具有许多参数和非线性关系的复杂问题。我们对实验三维流数据应用了一种数据聚类算法，以识别可能影响响应的可测量参数。立管响应根据其统计特性进行分组，这些特性与流向相关。此外，我们拟合了一个随机森林回归模型到测量的VIV响应，并将其性能与现有VIV预测工具（VIVANA-FD）的预测进行比较。
引用
@article{arxiv.1906.11177,
title = {Data-driven prediction of vortex-induced vibration response of marine risers subjected to three-dimensional current},
author = {Signe Riemer-Sørensen and Jie Wu and Halvor Lie and Svein Sævik and Sang-Woo Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.11177},
year = {2019}
}
备注
12 pages, presented at Norwegian AI Society Symposium 2019, accepted for publication in Springer Conference Proceedings