CN110738753B - 一种船舶动力管道疲劳损伤预测系统及预测方法 - Google Patents

一种船舶动力管道疲劳损伤预测系统及预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种船舶动力管道疲劳损伤预测系统及预测方法,涉及动力管道的安全控制技术领域,包括传感器模块、数据采集箱和疲劳分析处理机,传感器模块包括温度传感器、压力传感器和角度传感器,温度传感器和压力传感器设于动力管道的疲劳危险点处,角度传感器固定于动力管道的舱室内,其用于测量船体横摇角度和纵摇角度,数据采集箱与传感器模块数据连接,其接收并实时存储传感器模块发送的参数数据,疲劳分析处理机接收数据采集箱内存储的参数数据,并得到疲劳危险点的疲劳损伤,以进行评估和危险预报,本发明能够对船舶动力管道疲劳损伤程度进行预测,便于建立合理的船舶动力管道检修计划。

Description

一种船舶动力管道疲劳损伤预测系统及预测方法
技术领域
本发明涉及动力管道的安全控制技术领域,具体涉及一种船舶动力管道疲劳损伤预测系统及预测方法。
背景技术
动力管道是能源系统中重要组成部分,承担着汽、水、油等工质的输送和能量的传递的任务,对能源系统来说至关重要。一般的,动力管道内部工质存在较高压力,在交变载荷作用下,一旦结构发生疲劳破坏,会导致管道内大量的工质泄漏,可能产生爆炸、火灾、中毒等严重的安全事故,造成巨大的经济损失。
为此,国际上采用严格的动力管道设计标准,用以保证其使用寿命期限内的安全性。这种保守的设计方式大大降低了陆地能源系统(如火电厂、核电厂等)的动力管道的安全事故发生概率。然而,对于船舶能源系统,现有的标准设计方法还存在以下问题:
一、复杂的海洋环境使得其船舶动力管道受到的交变载荷类型复杂多样,除了温度、压力等传统载荷外,还要考虑船舶在海浪中的冲击与摇摆;
二、船舶的航行任务复杂多样,很难像陆上管道那样归纳出合理设计载荷谱,使得设计结果的不确定性较大。
发明内容
针对现有技术中存在的缺陷,本发明的目的在于提供一种船舶动力管道疲劳损伤预测系统及预测方法,能够对船舶动力管道疲劳损伤程度进行预测,便于建立合理的船舶动力管道检修计划。
为达到以上目的,本发明采取的技术方案是:
第一方面,提供一种船舶动力管道疲劳损伤预测系统,包括:
传感器模块,所述传感器模块包括温度传感器、压力传感器和角度传感器,所述温度传感器和压力传感器设于动力管道的疲劳危险点处,所述角度传感器固定于动力管道的舱室内,其用于测量船体横摇角度和纵摇角度;
数据采集箱,所述数据采集箱与所述传感器模块数据连接,其接收并实时存储所述传感器模块发送的参数数据;
疲劳分析处理机,所述疲劳分析处理机接收所述数据采集箱内存储的参数数据,并得到疲劳危险点的疲劳损伤,以进行评估和危险预报。
在上述技术方案的基础上,所述疲劳分析处理机包括依次数据连接的数据库、应力提取模块、裂纹萌生分析模块、裂纹扩展分析模块和损伤评估模块;
所述数据库接收并存储所述数据采集箱内存储的参数数据;
所述应力提取模块用于通过所述数据库中存储的全部参数数据,得到疲劳危险点的应力历程;
所述裂纹萌生分析模块用于根据应力历程,得到疲劳危险点的裂纹萌生阶段的疲劳损伤;
所述裂纹扩展分析模块用于根据应力历程,得到疲劳危险点的裂纹扩展阶段的疲劳损伤;
所述损伤评估模块用于对疲劳危险点的损伤程度进行评估,并进行危险预报。
在上述技术方案的基础上,所述疲劳分析处理机接收所述数据采集箱内存储的参数数据的接收方式为无线或介质拷贝。
第二方面,还提供一种船舶动力管道疲劳损伤预测方法,具体包括以下步骤:
实时采集并存储船舶单次航行过程中的动力管路上所有疲劳危险点的管道温度、内压、船体横摇角度和纵摇角度的参数;
船舶单次航行完成后,将实时存储的船舶单次航行过程中的参数与存储的该船舶之前航行过程中的参数一起形成船舶管道全寿期疲劳载荷数据;
根据船舶管道全寿期疲劳载荷数据计算所有疲劳危险点的应力历程,采用雨流计数法将所有疲劳危险点的应力历程转换为累积频数分布表;
根据累积频数分布表计算所有疲劳危险点的累积损伤;
判定所有的疲劳危险点是否均未产生裂纹,若是,结束,若否,则进入下一步;
根据累积频数分布表计算产生裂纹的疲劳危险点的裂纹长度;
检查疲劳危险点所有裂纹长度是否小于安全极限长度,若是,则结束,若否,报警并提示超过安全极限长度的疲劳危险点位置。
在上述技术方案的基础上,所述疲劳危险点为应力值大于规定值的点。
在上述技术方案的基础上,计算所有疲劳危险点的应力历程时,具体包括以下步骤:
基于动力管道模型,将采集船舶全部航行过程中的动力管道的管道温度、内压、船体横摇角度和纵摇角度作为输入参数,采用线性计算、构建神经网络模型或数字孪生的方式,分别计算各个疲劳危险点的应力,并形成应力历程。
在上述技术方案的基础上,所述累积损伤满足以下公式:
Figure BDA0002211542620000041
其中,Di为第i个疲劳危险点的累积损伤,k为应力的种类数,nm为船舶全部航行过程中疲劳危险点在第m种应力循环作用下经受的循环次数,Nm为疲劳危险点在第m种应力循环作用下萌生裂纹所需要的循环次数。
在上述技术方案的基础上,计算累积损伤时,根据累积频数分布表中不同幅值的个数得到k的个数,且通过累积频数分布表提取船舶全部航行过程中疲劳危险点在第m种应力循环作用下经受的循环次数nm
在上述技术方案的基础上,判定所有的疲劳危险点是否均未产生裂纹时,具体包括以下步骤:
判断Di是否小于1,若是,第i个疲劳危险点未产生裂纹,若否,则已产生裂纹。
在上述技术方案的基础上,计算产生裂纹的疲劳危险点的裂纹长度时,具体包括以下步骤:
根据累积频数分布表,并采用Forman公式计算裂纹扩展的增量,该裂纹扩展的增量即为裂纹长度。
与现有技术相比,本发明的优点在于:
本发明的一种船舶动力管道疲劳损伤预测系统,设置的传感器模块,能够完成对疲劳危险点的载荷检测,并通过设置的疲劳分析处理机,完成对疲劳危险点的疲劳损伤程度预测和预报,保证船舶航行过程中动力管道不会出现安全问题。
附图说明
图1为本发明实施例中预测系统的结构示意图。
图中:1-传感器模块,11-温度传感器,12-压力传感器,13-角度传感器,2-数据采集箱,3-疲劳分析处理机,31-数据库,32-应力提取模块,33-裂纹萌生分析模块,34-裂纹扩展分析模块,35-损伤评估模块。
具体实施方式
以下结合附图及实施例对本发明作进一步详细说明。
参见图1所示,本发明实施例提供一种船舶动力管道疲劳损伤预测系统,包括传感器模块1、数据采集箱2和疲劳分析处理机3,传感器模块1包括温度传感器11、压力传感器12和角度传感器13,温度传感器11和压力传感器12设于动力管道的疲劳危险点处,角度传感器13固定于动力管道的舱室内,其用于测量船体横摇角度和纵摇角度,数据采集箱2与传感器模块1数据连接,其接收并实时存储传感器模块1发送的参数数据,疲劳分析处理机3接收数据采集箱2内存储的参数,并得到疲劳危险点的疲劳损伤,以进行评估和危险预报。
设置的传感器模块1,能够完成对疲劳危险点的载荷检测,并通过设置的疲劳分析处理机3,完成对疲劳危险点的疲劳损伤程度预测和预报;一方面对可能发生管道泄漏的位置进行预警,提高船舶海上航行的安全性;另一方面,依据损伤预测结果可延长管道探伤检验周期,降低舰船的维护成本,具有较好经济效益。
进一步的,疲劳分析处理机3包括依次数据连接的数据库31、应力提取模块32、裂纹萌生分析模块33、裂纹扩展分析模块34和损伤评估模块35;
数据库31接收并存储数据采集箱2内存储的参数数据;
应力提取模块32用于通过数据库31中存储的全部参数数据,得到疲劳危险点的应力-时间历程;
裂纹萌生分析模块33用于根据应力历程,得到疲劳危险点的裂纹萌生阶段的疲劳损伤;
裂纹扩展分析模块34用于根据应力历程,得到疲劳危险点的裂纹扩展阶段的疲劳损伤;
损伤评估模块35用于对疲劳危险点的损伤程度进行评估,并进行危险预报。
其中,疲劳分析处理机3接收数据采集箱2内存储的参数数据的接收方式为无线或介质拷贝。
本实施例还提供一种采用上述船舶动力管道疲劳损伤预测系统的预测方法,具体包括以下步骤:
建立动力管道模型,并确定动力管道上疲劳危险点的位置,该疲劳危险点为给定载荷下应力值大于规定值的点;
传感器模块1采集船舶单次航行过程中的动力管路上所有疲劳危险点的管道温度、内压、船体横摇角度和纵摇角度的参数,并实时存储于数据采集箱2内;
船舶单次航行完成后,将实时存储的船舶单次航行过程中的参数与存储的该船舶之前航行过程中的参数一起形成船舶管道全寿期疲劳载荷数据,优选地,数据采集箱2将实时存储的船舶单次航行过程中的参数发送至疲劳分析处理机3存储,并与存储的该船舶之前航行过程中的参数一起形成船舶管道全寿期疲劳载荷数据库;
疲劳分析处理机3根据船舶管道全寿期疲劳载荷数据计算所有疲劳危险点的应力历程,计算所有疲劳危险点的应力历程时,具体包括以下步骤:
基于动力管道模型,将采集船舶全部航行过程中的动力管道的管道温度、内压、船体横摇角度和纵摇角度作为输入参数,采用线性计算、构建神经网络模型或数字孪生的方式,分别计算各个疲劳危险点的应力,并形成应力历程;
采用雨流计数法将所有疲劳危险点的应力历程转换为累积频数分布表;
根据累积频数分布表计算所有疲劳危险点的累积损伤;累积损伤满足以下公式:
Figure BDA0002211542620000071
其中,Di为第i个疲劳危险点的累积损伤,k为应力的种类数,nm为船舶全部航行过程中疲劳危险点在第m种应力循环作用下经受的循环次数,Nm为疲劳危险点在第m种应力循环作用下萌生裂纹所需要的循环次数,不同材料萌生裂纹所需的循环次数为已知的参数,通过提取管道对应材料萌生裂纹所需的循环次数可得到Nm
计算累积损伤时,根据累积频数分布表中不同幅值的个数得到k的个数,且通过累积频数分布表提取船舶全部航行过程中疲劳危险点在第m种应力循环作用下经受的循环次数nm
判定所有的疲劳危险点是否均未产生裂纹,若是,结束,若否,则进入下一步;判定所有的疲劳危险点是否均未产生裂纹时,具体包括以下步骤:
判断Di是否小于1,若是,第i个疲劳危险点未产生裂纹,若否,则已产生裂纹;
根据累积频数分布表计算产生裂纹的疲劳危险点的裂纹长度;计算产生裂纹的疲劳危险点的裂纹长度时,具体包括以下步骤:
根据累积频数分布表,并采用Forman公式计算裂纹扩展的增量,该裂纹扩展的增量即为裂纹长度;
检查疲劳危险点所有裂纹长度是否小于安全极限长度,若是,则结束,若否,报警并提示超过安全极限长度的疲劳危险点位置。
其中,安全极限长度为材料的已知参数,通过查询动力管道对应材料的安全极限长度即可得到。
本实施例实现了船舶动力管道疲劳损伤程度预测,一方面对可能发生的管道泄漏的位置预警,提高船舶海上航行的安全性;另一方面,依据损伤预测结果可延长管道探伤检验周期,降低舰船的维护成本,具有较好经济效益;抛弃了采用设计载荷谱的方式,来判断动力管道的使用寿命是否在安全期限内,避免由于船舶的航行任务复杂多样导致的动力管道的使用寿命发生改变而出现安全性的问题。
同时,本实施例通过间接计算实现管道上任意位置点应力载荷的测量,相比在危险点直接贴应力传感器的方法,测量数据量小,装置成本低,运行可靠性高,耐受性强,实施便捷。
本发明不局限于上述实施方式,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也视为本发明的保护范围之内。本说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

Claims (5)

1.一种船舶动力管道疲劳损伤预测系统的船舶动力管道疲劳损伤预测方法,其特征在于,所述船舶动力管道疲劳损伤预测系统包括:
传感器模块(1),所述传感器模块(1)包括温度传感器(11)、压力传感器(12)和角度传感器(13),所述温度传感器(11)和压力传感器(12)设于动力管道的疲劳危险点处,所述角度传感器(13)固定于动力管道的舱室内,其用于测量船体横摇角度和纵摇角度;
数据采集箱(2),所述数据采集箱(2)与所述传感器模块(1)数据连接,其接收并实时存储所述传感器模块(1)发送的参数数据;
疲劳分析处理机(3),所述疲劳分析处理机(3)接收所述数据采集箱(2)内存储的参数数据,并得到疲劳危险点的疲劳损伤,以进行评估和危险预报;
所述疲劳分析处理机(3)包括依次数据连接的数据库(31)、应力提取模块(32)、裂纹萌生分析模块(33)、裂纹扩展分析模块(34)和损伤评估模块(35);
所述数据库(31)接收并存储所述数据采集箱(2)内存储的参数数据;
所述应力提取模块(32)用于通过所述数据库(31)中存储的全部参数数据,得到疲劳危险点的应力历程;
所述裂纹萌生分析模块(33)用于根据应力历程,得到疲劳危险点的裂纹萌生阶段的疲劳损伤;
所述裂纹扩展分析模块(34)用于根据应力历程,得到疲劳危险点的裂纹扩展阶段的疲劳损伤;
所述损伤评估模块(35)用于对疲劳危险点的损伤程度进行评估,并进行危险预报;
所述参数数据包括船舶单次航行过程中的动力管道上所有疲劳危险点的管道温度、内压、船体横摇角度和纵摇角度;
所述方法具体包括如下步骤:
实时采集并存储船舶单次航行过程中的动力管路上所有疲劳危险点的管道温度、内压、船体横摇角度和纵摇角度的参数;
船舶单次航行完成后,将实时存储的船舶单次航行过程中的参数与存储的该船舶之前航行过程中的参数一起形成船舶管道全寿期疲劳载荷数据;
根据船舶管道全寿期疲劳载荷数据计算所有疲劳危险点的应力历程,采用雨流计数法将所有疲劳危险点的应力历程转换为累积频数分布表;
根据累积频数分布表计算所有疲劳危险点的累积损伤;
判定所有的疲劳危险点是否均未产生裂纹,若是,结束,若否,则进入下一步;
根据累积频数分布表计算产生裂纹的疲劳危险点的裂纹长度;
检查疲劳危险点所有裂纹长度是否小于安全极限长度,若是,则结束,若否,报警并提示超过安全极限长度的疲劳危险点位置;
所述累积损伤满足以下公式:
Figure 843060DEST_PATH_IMAGE002
其中,
Figure 619255DEST_PATH_IMAGE004
为第i个疲劳危险点的累积损伤,k为应力的种类数,
Figure 195730DEST_PATH_IMAGE006
为船舶全部航行过程中疲劳危险点在第m种应力循环作用下经受的循环次数,
Figure 981152DEST_PATH_IMAGE008
为疲劳危险点在第m种应力循环作用下萌生裂纹所需要的循环次数;
计算累积损伤时,根据累积频数分布表中不同幅值的个数得到k的个数,且通过累积频数分布表提取船舶全部航行过程中疲劳危险点在第m种应力循环作用下经受的循环次数
Figure 264366DEST_PATH_IMAGE006
计算产生裂纹的疲劳危险点的裂纹长度时,具体包括以下步骤:
根据累积频数分布表,并采用Forman公式计算裂纹扩展的增量,该裂纹扩展的增量即为裂纹长度。
2.如权利要求1所述的预测方法,其特征在于:所述疲劳分析处理机(3)接收所述数据采集箱(2)内存储的参数数据的接收方式为无线或介质拷贝。
3.如权利要求1所述的预测方法,其特征在于:所述疲劳危险点为给定载荷下应力值大于规定值的点。
4.如权利要求1所述的预测方法,其特征在于,计算所有疲劳危险点的应力历程时,具体包括以下步骤:
基于动力管道模型,将采集船舶全部航行过程中的动力管道的管道温度、内压、船体横摇角度和纵摇角度作为输入参数,采用线性计算、构建神经网络模型或数字孪生的方式,分别计算各个疲劳危险点的应力,并形成应力历程。
5.如权利要求1所述的预测方法,其特征在于,判定所有的疲劳危险点是否均未产生裂纹时,具体包括以下步骤:
判断
Figure 883566DEST_PATH_IMAGE004
是否小于1,若是,第i个疲劳危险点未产生裂纹,若否,则已产生裂纹。
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Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111311872A (zh) * 2020-02-18 2020-06-19 上海中船船舶设计技术国家工程研究中心有限公司 一种船体结构应力长期监测报警系统
CN114220195B (zh) * 2021-12-10 2023-08-01 哈尔滨工程大学 一种基于传感器数据的船体结构疲劳评估应力获取方法
WO2024186631A1 (en) * 2023-03-03 2024-09-12 Ge-Hitachi Nuclear Energy Americas Llc Methods and systems for predicting fatigue accumulation
CN116579217A (zh) * 2023-05-30 2023-08-11 兰州理工大学 一种基于数字孪生的控制阀流致振动疲劳寿命预测方法
CN116611189B (zh) * 2023-07-18 2023-10-13 苏州迈卡格自动化设备有限公司 一种数字孪生的堆垛机金属结构疲劳寿命分析方法及装置
CN116629078B (zh) * 2023-07-21 2023-10-13 成都航空职业技术学院 一种汽车疲劳寿命耐久性预测方法及系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107091785A (zh) * 2017-04-18 2017-08-25 广州特种承压设备检测研究院 焦炭塔裂纹萌生寿命及裂纹扩展寿命的预测方法
CN208011315U (zh) * 2017-12-31 2018-10-26 大连船舶重工集团有限公司 用于海工平台的管道监测系统
CN109443430A (zh) * 2018-10-31 2019-03-08 武汉理工大学 基于光纤光栅传感的液压管路实时在线监测与故障诊断系统
CN110131486A (zh) * 2019-04-17 2019-08-16 北京百世通管道科技有限公司 光纤复合管道及其监测系统和预警方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7889840B2 (en) * 2007-01-10 2011-02-15 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy System and method for predicting material fatigue and damage
CN104268335B (zh) * 2014-09-23 2017-10-20 工业和信息化部电子第五研究所 微组装组件振动疲劳寿命预测方法和系统

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107091785A (zh) * 2017-04-18 2017-08-25 广州特种承压设备检测研究院 焦炭塔裂纹萌生寿命及裂纹扩展寿命的预测方法
CN208011315U (zh) * 2017-12-31 2018-10-26 大连船舶重工集团有限公司 用于海工平台的管道监测系统
CN109443430A (zh) * 2018-10-31 2019-03-08 武汉理工大学 基于光纤光栅传感的液压管路实时在线监测与故障诊断系统
CN110131486A (zh) * 2019-04-17 2019-08-16 北京百世通管道科技有限公司 光纤复合管道及其监测系统和预警方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
浮式生产储油船管道应力分析;刘镜军;《化工设备与管道》;20070430;第47-50页 *
船舶动力装置高温高压管道破前漏分析;白凡等;《工程力学》;20180331;第242-248页 *

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