CN113658181A - 一种用于海洋钢结构的修补方法、装置、设备 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种用于海洋钢结构的修补方法、装置、设备，包括：采集当前海域中的海洋平台的钢结构图像信息，基于所述钢结构的图像信息得到钢结构的样本数据，所述样本数据包括三维信息以及轮廓尺寸信息；对所述钢结构图像信息进行特征分析，得到分析结果；基于所述分析结果确定修复策略，其中所述修复策略至少包括恢复性修复策略、预防性修复策略；根据所述修复策略对该海洋平台的钢结构进行修复。通过利用碳纤维产品对海洋平台中的腐蚀部位或者缺陷部位进行修复，相比于现有技术，能够加强海洋平台修复后的强度，能够有效地抑制局部受损结构裂纹的扩展和腐蚀区域的扩大，而且修复部位只需要一次投入，免去了长期的多次修补。
Description
技术领域
本发明涉及海洋工程领域，尤其涉及一种用于海洋钢结构的修补方法、装置、设备以及介质。
背景技术
CFRP(碳纤维增强复合材料)补强修复钢结构技术是一种新型、高效的钢结构修复技术，它是通过在缺陷部位涂布胶粘剂并将CFRP 补强片粘结于构件损伤表面，利用胶层将荷载传递到CFRP 补强片上使其分担一部分荷载，使钢构件、胶粘剂、CFRP 片材组成的复合构件共同受力、协调变形，从而抑制裂纹的进一步发展，提高构件的承载力，从而延长结构的使用年限。CFRP 修复的优点有：耐腐蚀性能和耐久性良好、比刚度和比强度大、修复后不增加原结构重量、可设计性好、未削弱圆截面、施工工艺简便等。碳纤修复钢结构的技术适用于脆性修补、疲劳加固、腐蚀修复等，目前已广泛用于航天领域，然而其在建筑工程领域尤其是应用于水下的结构修复还处于起步阶段。因此，将CFRP 修复技术作为一种全新的修复加固应用到海洋平台上，将有很大的潜力与优势。在现有的研究基础上，探究CFRP 对水下钢制平台结构的修复技术具有重要的经济效益和社会效益。
海洋平台损伤结构修补基本方法有裂纹打磨修补、水下焊接修补、板壳加强法修补、节点灌浆填充修补、卡箍技术修补、水下胶粘剂修补、复合材料包覆修补等。传统的钢结构修复方式如焊接、螺栓连接、卡箍锚固等虽然修复了原本的缺陷，提高了构建本身的力学性能，但是也存在很多问题如施工工艺复杂、耗费人力物力、维修周期短（需要多次维修）、无法提高结构防腐破坏能力、易造成应力集中等。
发明内容
本发明克服了现有技术的不足，提供了一种用于海洋钢结构的修补方法、装置、设备。
为了达到上述目的，本发明采用的技术方案为：
本发明第一方面提供了一种用于海洋钢结构的修补方法，包括以下步骤：
采集当前海域中的海洋平台的钢结构图像信息，并基于所述钢结构的图像信息得到钢结构的样本数据，所述样本数据包括三维信息以及轮廓尺寸信息；
对所述钢结构图像信息进行特征分析，得到分析结果；
基于所述分析结果确定修复策略，其中所述修复策略至少包括恢复性修复策略、预防性修复策略；
根据所述修复策略对该海洋平台的钢结构进行修复。
进一步地，本发明的一个较佳实施例中，采集当前海域中的海洋平台的钢结构图像信息的步骤之后还包括以下步骤：
获取当前海洋平台中的钢结构的材料特性信息，所述材料特性信息为钢结构的第一弹性屈服极限载荷值；
对所述样本数据进行标记，具体为：对无缺陷的钢结构进行标记，同时对有缺陷的钢结构按照不同的缺陷类型进行分类；
分别计算分类后的钢结构的弹性屈服极限载荷值，得到第二弹性屈服极限载荷值；
判断所述第二弹性屈服极限载荷值是否小于预设极限载荷值；
若小于，则判定为恢复性修复策略；
若不小于，则判定为预防性修复策略。
进一步地，本发明的一个较佳实施例中，对所述钢结构图像信息进行特征分析，得到分析结果，具体包括以下步骤：
基于所述钢结构图像信息建立钢结构的三维模型，并从钢结构的三维模型中确定缺陷位置，并计算该钢结构各个缺陷位置的弹性屈服极限载荷值；
比较所述各个缺陷位置的弹性屈服极限载荷值，以得出一个最小的弹性屈服极限载荷值，并将所述的最小的弹性屈服极限载荷值作为第二弹性屈服极限载荷值。
进一步地，本发明的一个较佳实施例中，对所述钢结构图像信息进行特征分析，得到分析结果的步骤之后，还包括：
基于所述钢结构的三维模型得到缺陷部位的体积模型，并按照第二弹性屈服极限载荷值以及缺陷部位的体积模型计算出所需的碳纤维的修复体积模型。
进一步地，本发明的一个较佳实施例中，基于所述钢结构的三维模型得到缺陷部位的体积模型，并按照第二弹性屈服极限载荷值以及缺陷部位的体积模型计算出所需的碳纤维的修复体积模型，具体包括：
计算第一弹性屈服极限载荷值与第二弹性屈服极限载荷值之间的差值，并根据所述差值确定修复所需的碳纤维的厚度；
基于所述缺陷部位的体积模型以及碳纤维的厚度得出碳纤维的修复体积模型。
进一步地，本发明的一个较佳实施例中，还包括以下步骤：
将所述碳纤维的修复体积模型拟合到钢结构的三维模型中，得到二次三维模型；
基于所述钢结构的三维模型计算出第三弹性屈服极限载荷值；
判断所述第三弹性屈服极限载荷值是否小于第一弹性屈服极限载荷值；
若小于，则得到补偿弹性屈服极限载荷差值；
基于所述补偿弹性屈服极限载荷差值对碳纤维的修复模型进行更新。
本发明第二方面提供了一种用于海洋钢结构的修补装置，所述装置包括存储器与处理器，所述存储器中包括用于海洋钢结构的修补方法程序，所述用于海洋钢结构的修补方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
采集当前海域中的海洋平台的钢结构图像信息，并基于所述钢结构的图像信息得到钢结构的样本数据，所述样本数据包括三维信息以及轮廓尺寸信息；
对所述钢结构图像信息进行特征分析，得到分析结果；
基于所述分析结果确定修复策略，其中所述修复策略至少包括恢复性修复策略、预防性修复策略；
根据所述修复策略对该海洋平台的钢结构进行修复。
进一步地，本发明的一个较佳实施例中，采集当前海域中的海洋平台的钢结构图像信息的步骤之后还包括以下步骤：
获取当前海洋平台中的钢结构的材料特性信息，所述材料特性信息为钢结构的第一弹性屈服极限载荷值；
对所述样本数据进行标记，具体为：对无缺陷的钢结构进行标记，同时对有缺陷的钢结构按照不同的缺陷类型进行分类；
分别计算分类后的钢结构的弹性屈服极限载荷值，得到第二弹性屈服极限载荷值；
判断所述第二弹性屈服极限载荷值是否小于预设极限载荷值；
若小于，则判定为恢复性修复策略；
若不小于，则判定为预防性修复策略。
本发明第三方面提供了一种用于海洋钢结构的修补设备，其特征在于，所述用于海洋钢结构的修补设备包括：
采集模块，采集当前海域中的海洋平台的钢结构图像信息，并基于所述钢结构的图像信息得到钢结构的样本数据，所述样本数据包括三维信息以及轮廓尺寸信息；
分析模块，对所述钢结构图像信息进行特征分析，得到分析结果；
策略模块，基于所述分析结果确定修复策略，其中所述修复策略至少包括恢复性修复策略、预防性修复策略；
修复模块，根据所述修复策略对该海洋平台的钢结构进行修复。
本发明解决了背景技术中存在的缺陷，能够达到如下的技术效果：通过利用碳纤维产品对海洋平台中的腐蚀部位或者缺陷部位进行修复，相比于现有技术，一方面能够加强海洋平台修复后的强度，另一方面能够有效地抑制局部受损结构裂纹的扩展和腐蚀区域的扩大，而且修复部位只需要一次投入，免去了长期的多次修补，可以大大地节省人力、物力、财力，而且能够有效地减小了应力集中的情况。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他实施例的附图。
图1示出了一种用于海洋钢结构的修补方法的整体方法流程图；
图2示出了一种用于海洋钢结构的修补方法的部分方法流程图；
图3示出了得到第二弹性屈服极限载荷值的具体方法流程图；
图4示出了更新修复模型的具体方法流程图；
图5示出了用于海洋钢结构的修补装置的系统框图；
图6示出了用于海洋钢结构的修补设备的模块示意图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
本发明第一方面提供了一种用于海洋钢结构的修补方法，包括以下步骤：
S102:采集当前海域中的海洋平台的钢结构图像信息，并基于所述钢结构的图像信息得到钢结构的样本数据，所述样本数据包括三维信息以及轮廓尺寸信息；
S104:对所述钢结构图像信息进行特征分析，得到分析结果；
S106:基于所述分析结果确定修复策略，其中所述修复策略至少包括恢复性修复策略、预防性修复策略；
S108:根据所述修复策略对该海洋平台的钢结构进行修复。
需要说明的是，可以通过视觉系统（如摄像机、红外成像仪等）来获取海洋平台的钢结构缺陷的图像，进而通过该图像确定被腐蚀的缺陷位置的轮廓尺寸信息，其中轮廓尺寸信息为海洋钢结构在空间坐标三个方向上的尺寸值，进而确定海洋平台的钢结构的缺陷部位来建立修复体积模型，从而利用水下修补机器人对海洋平台的腐蚀部分进行修复，防止被腐蚀部分进一步恶化，而且能够一次性修复被腐蚀的部分，恢复钢结构的强度，而且修复部分能够不再被腐蚀，能够从根本上解决需要进行多次修复的技术问题。其中三维信息为钢结构的缺陷形成的体积信息、钢结构的体积信息。其中，可以利用3D建模软件（如SolidWorks、UG、CATIA等三维建模软件）通过在三个空间方向上所采集图像中的轮廓尺寸建立钢结构中的缺陷三维模型图。
进一步地，本发明的一个较佳实施例中，采集当前海域中的海洋平台的钢结构图像信息的步骤之后还包括以下步骤：
S202:获取当前海洋平台中的钢结构的材料特性信息，所述材料特性信息为钢结构的第一弹性屈服极限载荷值；
S204:对所述样本数据进行标记，具体为：对无缺陷的钢结构进行标记，同时对有缺陷的钢结构按照不同的缺陷类型进行分类；
S206:分别计算分类后的钢结构的弹性屈服极限载荷值，得到第二弹性屈服极限载荷值；
S208:判断所述第二弹性屈服极限载荷值是否小于预设极限载荷值；
S210:若小于，则判定为恢复性修复策略；
S212:若不小于，则判定为预防性修复策略。
需要说明的是，按照海洋平台的钢结构缺陷类型可分为恢复性修复类型以及预防性修复类型，由于钢结构的腐蚀过程不是瞬时的，是经过长时间的演化而成的，即腐蚀过程是缺陷部位由正常状态退化成缺陷状态，因此，通过最大似然函数来检验缺陷采用的是预防性修复策略或者是恢复性策略，其中当第二弹性屈服极限载荷值小于预设极限载荷值时，此时为恢复性修复策略；反之，为预防性修复策略。其中预设极限载荷值为设计该钢结构时的的强度值，其中第二弹性屈服极限载荷值应当以钢构件失稳时的极限载荷作为依据，其中第二弹性屈服极限载荷值亦可代表某个缺陷位置的所能承受的极限载荷值，其中最大似然函数满足：
其中
为钢结构腐蚀部位的弹性屈服极限载荷值，即第二弹性屈服极限载荷
值；M为该钢结构腐蚀部位所受到的总力矩值；a为常数，取值为0.8；B为钢结构的有效截面
的面积；L为钢结构件的长度值， 
为所腐蚀截面所受到的力矩值，
为截面塑性开展系
数，不同材料的截面塑性开展系数不一致；
为抗力分项系数，一般取值为1.4。
当
的值小于预设极限载荷值时，此时采用的是恢复性修复策略，说明该钢结
构大概率存在容易损坏的可能性，利用该策略能够避免修复不足的事件发生，从而实现及
时修复缺陷的技术效果。另一方面，当
的计算值不小于预设极限载荷值时，此时采用的
是预防性修复策略，不仅能够避免过度修复的事件发生，还能进一步预防海洋平台钢结构
的进一步腐蚀。
需要说明的是，可以从数据库中提取出各种钢结构材料、非金属材料的第一弹性屈服极限载荷值，该第一弹性屈服极限载荷值与材料的特性有关，如不锈钢、普通钢，对于不同材料而言，其他条件相同的情况下（如温度、湿度、横截面积等），第一弹性屈服极限载荷值是不相同的。所述钢结构的缺陷类型可分为裂纹、海水腐蚀后形成的缺陷部位。在设计该钢结构时，海洋平台的钢结构的使用材料是已知的，可从数据库中获取该钢结构的使用材料，从而得到该钢结构的第一弹性屈服极限载荷值。
进一步地，本发明的一个较佳实施例中，对所述钢结构图像信息进行特征分析，得到分析结果，具体包括以下步骤：
S302:基于所述钢结构图像信息建立钢结构的三维模型，并从钢结构的三维模型中确定缺陷位置，并计算该钢结构各个缺陷位置的弹性屈服极限载荷值；
S304:比较所述各个缺陷位置的弹性屈服极限载荷值，以得出一个最小的弹性屈服极限载荷值，并将所述的最小的弹性屈服极限载荷值作为第二弹性屈服极限载荷值。
需要说明的是，海洋平台上的某个钢结构有着一个或者多个缺陷位置，由于钢结构的横截面积、缺陷的位置、缺陷的横截面积等因素，在受到同一个力矩作用时，产生的效果亦不一致，即弹性屈服极限载荷值亦发生一定的变化，并且从多个缺陷中计算出来的弹性屈服极限载荷值筛选出一个最小的弹性屈服极限载荷值，表示在该载荷之下，该钢结构容易发生形变。
进一步地，本发明的一个较佳实施例中，对所述钢结构图像信息进行特征分析，得到分析结果的步骤之后，还包括：
基于所述钢结构的三维模型得到缺陷部位的体积模型，并按照第二弹性屈服极限载荷值以及缺陷部位的体积模型计算出所需的碳纤维的修复体积模型。
进一步地，本发明的一个较佳实施例中，基于所述钢结构的三维模型得到缺陷部位的体积模型，并按照第二弹性屈服极限载荷值以及缺陷部位的体积模型计算出所需的碳纤维的修复体积模型，具体包括：
计算第一弹性屈服极限载荷值与第二弹性屈服极限载荷值之间的差值，并根据所述差值确定修复所需的碳纤维的厚度；
基于所述缺陷部位的体积模型以及碳纤维的厚度得出碳纤维的修复体积模型。
需要说明的是，第一弹性屈服极限载荷值为无腐蚀缺陷时的钢结构的弹性屈服极限载荷值，当某一钢结构某一位置存在腐蚀缺陷时，那么该位置的有效横截面积发生变化，此时该位置的弹性屈服极限载荷值发生变化，此时该值为第二弹性屈服极限载荷值。因此，第一弹性屈服载荷值与第二弹性屈服极限载荷值之间存在一个差值，该差值为修复钢结构恢复到初始状态之时的关键，由于碳纤维的材料特性与钢结构的材料特性不一致，因而同一体积的碳纤维材料与钢结构的弹性屈服极限载荷亦不一致。因此，在达到相同的某一弹性屈服极限载荷值时，两者的厚度是不一致的。从而实现，利用缺陷部位的体积模型以及碳纤维的厚度得出碳纤维的修复体积模型，使得缺陷部位能够被碳纤维材料贴合。对于承受各种载荷的情况之下，利用水下机器人或者其他装置对有缺陷的钢结构进行附加碳纤维，而且附加精准量的碳纤维材料，能够有效地防止海洋平台的钢结构的进一步腐蚀，而且从根本上去解决腐蚀缺陷部位的进一步腐蚀，减少了修复的次数，降低了修复钢结构的繁琐，使得修复过程进一步简化，降低了修复成本。
需要说明的是，由于可从数据库中得到碳纤维、海洋平台钢结构的第一弹性屈服极限载荷值，该碳纤维的第一弹性屈服极限载荷值与海洋平台钢结构的第一弹性屈服极限载荷值之间存在一个比值，该比值即为修补缺陷部位所需碳纤维材料的厚度值与缺陷部位的厚度值之间的比值，而缺陷部位的厚度值可从缺陷三维模型中具体得到，从而能够计算出修补缺陷部位所需碳纤维材料的厚度值。
进一步地，本发明的一个较佳实施例中，还包括以下步骤：
S402:将所述碳纤维的修复体积模型拟合到钢结构的三维模型中，得到二次三维模型；
S404:基于所述钢结构的三维模型计算出第三弹性屈服极限载荷值；
S406:判断所述第三弹性屈服极限载荷值是否小于第一弹性屈服极限载荷值；
S408:若小于，则得到补偿弹性屈服极限载荷差值；
S410:基于所述补偿弹性屈服极限载荷差值对碳纤维的修复模型进行更新。
需要说明的是，钢结构缺陷部位的三维模型已经通过3D建模软件确立，修补缺陷部位所需碳纤维材料的厚度值已经确定，在通过厚度值的比例关系，由于与钢结构缺陷部位的三维模型、碳纤维的修复体积模型之间的比值与厚度值之间的比值相同，即可得到碳纤维的修复体积模型，该碳纤维的修复体积模型按照缺陷部位的体积模型按照比值的大小在厚度方向上进行等倍数放大或者缩小。另外，可通过3D建模软件将所述碳纤维的修复体积模型拟合到钢结构的三维模型中，形成一个组合模型，从该组合模型中选择机械连接结构连接，其中机械连接结构可为螺钉连接、卡扣式连接等方式。连接后产生了第三弹性屈服极限载荷值，当该值与原始的第一弹性屈服极限进行比较，当第三弹性屈服极限载荷值小于第一弹性屈服极限载荷值时，计算出第一弹性屈服极限载荷值与第三弹性屈服极限载荷值的差值，并利用该差值的大小计算出需要增加的厚度值，该厚度值的计算方式与碳纤维材料的厚度值计算方式一致，从而对碳纤维的修复模型进行增加厚度值更新。
由于机械连接结构中碳纤维材料无论是在拉伸、在压缩载荷或者其他载荷的情况下，都会产生一定的应力集中。因此，在与钢结构连接之后，预测在一定载荷下的破坏情况，以实现对修复后的钢结构破坏情况进行预测。
其中，特征曲线是沿用机械连接结构的连接方式，如压缩连接、拉伸连接等，而特征曲线都会在一定的范围之内变化，从0变成最大值，最终又变成0，更趋向有一个余弦函数特征曲线。另外，在连接处常常以点压缩或者点拉伸的形式出现。因此，在压缩或者拉伸的情况之下产生了压缩特征载荷值或者拉伸特征载荷值，其中满足：
其中
、
为碳纤维材料与钢结构连接时沿纵向的应力以及剪切应力，该数值均
可通过3D建模软件分析得出；X、S为纵向压缩的压缩强度、剪切强度或者拉伸时的拉伸强
度、剪切强度，该数值均可通过3D建模软件分析得到；其中e为第三弹性屈服极限载荷值。
其中，当计算出的e值大于0且小于第一弹性屈服极限载荷值时，此时可认为在该破坏力的情况下，该结构是容易失效的；当计算出的e值不小于第一弹性屈服极限载荷值时，此时认为该第一弹性屈服极限载荷值破坏力之下是达到临界失效值的。本发明在二次模型建立以后，从而利用此方法筛选出更好的机械连接方式，提高钢结构与碳纤维材料连接后的强度能力，从而提高海洋平台的钢结构的极限载荷能力，而且能够有效地减小了应力集中的情况。而且可以通过该方式的e值情况来计算出最佳的连接位置点。
本发明第二方面提供了一种用于海洋钢结构的修补装置，所述装置包括存储器41与处理器62，所述存储器41中包括用于海洋钢结构的修补方法程序，所述用于海洋钢结构的修补方法程序被所述处理器62执行时实现如下步骤：
采集当前海域中的海洋平台的钢结构图像信息，并基于所述钢结构的图像信息得到钢结构的样本数据，所述样本数据包括三维信息以及轮廓尺寸信息；
对所述钢结构图像信息进行特征分析，得到分析结果；
基于所述分析结果确定修复策略，其中所述修复策略至少包括恢复性修复策略、预防性修复策略；
根据所述修复策略对该海洋平台的钢结构进行修复。
需要说明的是，可以通过视觉系统来获取海洋平台的钢结构缺陷的图像，进而通过该图像确定被腐蚀的缺陷位置的轮廓尺寸信息，进而确定海洋平台的钢结构的缺陷部位来建立修复体积模型，从而利用水下修补机器人对海洋平台的腐蚀部分进行修复，防止被腐蚀部分进一步恶化，而且能够一次性修复被腐蚀的部分，恢复钢结构的强度，而且修复部分能够不再被腐蚀，能够从根本上解决需要进行多次修复的技术问题。
其中，采集当前海域中的海洋平台的钢结构图像信息的步骤之后还包括以下步骤：
获取当前海洋平台中的钢结构的材料特性信息，所述材料特性信息为钢结构的第一弹性屈服极限载荷值；
对所述样本数据进行标记，具体为：对无缺陷的钢结构进行标记，同时对有缺陷的钢结构按照不同的缺陷类型进行分类；
分别计算分类后的钢结构的弹性屈服极限载荷值，得到第二弹性屈服极限载荷值；
判断所述第二弹性屈服极限载荷值是否小于预设极限载荷值；
若小于，则判定为恢复性修复策略；
若不小于，则判定为预防性修复策略。
需要说明的是，按照海洋平台的钢结构缺陷类型可分为恢复性修复类型以及预防性修复类型，由于钢结构的腐蚀过程不是瞬时的，是经过长时间的演化而成的，即腐蚀过程是缺陷部位由正常状态退化成缺陷状态，因此，通过最大似然函数来检验缺陷采用的是预防性修复策略或者是恢复性策略，其中当第二弹性屈服极限载荷值小于预设极限载荷值时，此时为恢复性修复策略；反之，为预防性修复策略。其中预设极限载荷值为设计该钢结构时的的强度值，其中第二弹性屈服极限载荷值应当以钢构件失稳时的极限载荷作为依据，其中第二弹性屈服极限载荷值亦可代表某个缺陷位置的所能承受的极限载荷值，其中最大似然函数满足：
其中
为钢结构腐蚀部位的弹性屈服极限载荷值，即第二弹性屈服极限载荷
值；M为该钢结构腐蚀部位所受到的总力矩值；a为常数，取值为0.8；B为钢结构的有效截面
的面积；L为钢结构件的长度值， 
为所腐蚀截面所受到的力矩值，
为截面塑性开展系
数，不同材料的截面塑性开展系数不一致；
为抗力分项系数，一般取值为1.4。
当
的值小于预设极限载荷值时，此时采用的是恢复性修复策略，说明该钢结
构大概率存在容易损坏的可能性，利用该策略能够避免修复不足的事件发生，从而实现及
时修复缺陷的技术效果。另一方面，当
的计算值不小于预设极限载荷值时，此时采用的
是预防性修复策略，不仅能够避免过度修复的事件发生，而且还能预防此类事件的发生。
其中，对所述钢结构图像信息进行特征分析，得到分析结果，具体包括以下步骤：
基于所述钢结构图像信息建立钢结构的三维模型，并从钢结构的三维模型中确定缺陷位置，并计算该钢结构各个缺陷位置的弹性屈服极限载荷值；
比较所述各个缺陷位置的弹性屈服极限载荷值，以得出一个最小的弹性屈服极限载荷值，并将所述的最小的弹性屈服极限载荷值作为第二弹性屈服极限载荷值。
其中，海洋平台上的某个钢结构有着一个或者多个缺陷位置，由于钢结构的横截面积、缺陷的位置、缺陷的横截面积等因素，在受到同一个力矩作用时，产生的效果亦不一致，即弹性屈服极限载荷值亦发生一定的变化，并且从多个缺陷中计算出来的弹性屈服极限载荷值筛选出一个最小的弹性屈服极限载荷值，表示在该载荷之下，该钢结构容易发生形变。
其中，对所述钢结构图像信息进行特征分析，得到分析结果的步骤之后，还包括：
基于所述钢结构的三维模型得到缺陷部位的体积模型，并按照第二弹性屈服极限载荷值以及缺陷部位的体积模型计算出所需的碳纤维的修复体积模型。
其中，基于所述钢结构的三维模型得到缺陷部位的体积模型，并按照第二弹性屈服极限载荷值以及缺陷部位的体积模型计算出所需的碳纤维的修复体积模型，具体包括：
计算第一弹性屈服极限载荷值与第二弹性屈服极限载荷值之间的差值，并根据所述差值确定修复所需的碳纤维的厚度；
基于所述缺陷部位的体积模型以及碳纤维的厚度得出碳纤维的修复体积模型。
其中，第一弹性屈服极限载荷值为无腐蚀缺陷时的钢结构的弹性屈服极限载荷值，当某一钢结构某一位置存在腐蚀缺陷时，那么该位置的有效横截面积发生变化，此时该位置的弹性屈服极限载荷值发生变化，此时该值为第二弹性屈服极限载荷值。因此，第一弹性屈服载荷值与第二弹性屈服极限载荷值之间存在一个差值，该差值为修复钢结构恢复到初始状态之时的关键，由于碳纤维的材料特性与钢结构的材料特性不一致，因而同一体积的碳纤维材料与钢结构的弹性屈服极限载荷亦不一致。因此，在达到相同的某一弹性屈服极限载荷值时，两者的厚度是不一致的。从而实现，利用缺陷部位的体积模型以及碳纤维的厚度得出碳纤维的修复体积模型。对于承受各种载荷的情况之下，利用水下机器人对有缺陷的钢结构进行附加碳纤维，而且附加精准量的碳纤维材料，能够有效地防止海洋平台的钢结构的进一步腐蚀，而且从根本上去解决腐蚀缺陷部位的进一步腐蚀，减少了修复的次数，降低了修复钢结构的繁琐，使得修复过程进一步简化，降低了修复成本。
其中，还包括以下步骤：
将所述碳纤维的修复体积模型拟合到钢结构的三维模型中，得到二次三维模型；
基于所述钢结构的三维模型计算出第三弹性屈服极限载荷值；
判断所述第三弹性屈服极限载荷值是否小于第一弹性屈服极限载荷值；
若小于，则得到补偿弹性屈服极限载荷差值；
基于所述补偿弹性屈服极限载荷差值对碳纤维的修复模型进行更新。
由于机械连接结构中碳纤维材料无论是在拉伸、在压缩载荷或者其他载荷的情况下，都会产生一定的应力集中。因此，在与钢结构连接之后，预测在一定载荷下的破坏情况，以实现对修复后的钢结构破坏情况进行预测。
其中，特征曲线是沿用机械连接结构的连接方式，如压缩连接、拉伸连接等，而特征曲线都会在一定的范围之内变化，从0变成最大值，最终又变成0，更趋向有一个余弦函数特征曲线。另外，在连接处常常以点压缩或者点拉伸的形式出现。因此，在压缩或者拉伸的情况之下产生了压缩特征载荷值或者拉伸特征载荷值，其中满足：
其中
、
为碳纤维材料与钢结构连接时沿纵向的应力以及剪切应力，该数值均
可通过3D建模软件分析得出；X、S为纵向压缩的压缩强度、剪切强度或者拉伸时的拉伸强
度、剪切强度，该数值均可通过3D建模软件分析得到；其中e为第三弹性屈服极限载荷值。
其中，当计算出的e值大于0且小于第一弹性屈服极限载荷值时，此时可认为在该破坏力的情况下，该结构是容易失效的；当计算出的e值不小于第一弹性屈服极限载荷值时，此时认为该第一弹性屈服极限载荷值破坏力之下是达到临界失效值的。本发明在二次模型建立以后，从而利用此方法筛选出更好的机械连接方式，提高钢结构与碳纤维材料连接后的强度能力，从而提高海洋平台的钢结构的极限载荷能力，而且能够有效地减小了应力集中的情况。而且可以通过该方式的e值情况来计算出最佳的连接位置点。
本发明第三方面提供了一种用于海洋钢结构的修补设备，其特征在于，所述用于海洋钢结构的修补设备包括：
采集模块10，采集当前海域中的海洋平台的钢结构图像信息，并基于所述钢结构的图像信息得到钢结构的样本数据，所述样本数据包括三维信息以及轮廓尺寸信息；
分析模块20，对所述钢结构图像信息进行特征分析，得到分析结果；
策略模块30，基于所述分析结果确定修复策略，其中所述修复策略至少包括恢复性修复策略、预防性修复策略；
修复模块40，根据所述修复策略对该海洋平台的钢结构进行修复。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
或者，本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等）执行本发明各个实施例方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (9)
1.一种用于海洋钢结构的修补方法，其特征在于，包括以下步骤：
采集当前海域中的海洋平台的钢结构图像信息，并基于所述钢结构的图像信息得到钢结构的样本数据，所述样本数据包括三维信息以及轮廓尺寸信息；
对所述钢结构图像信息进行特征分析，得到分析结果；
基于所述分析结果确定修复策略，其中所述修复策略至少包括恢复性修复策略、预防性修复策略；
根据所述修复策略对该海洋平台的钢结构进行修复。
2.根据权利要求1所述的一种用于海洋钢结构的修补方法，其特征在于，采集当前海域中的海洋平台的钢结构图像信息的步骤之后还包括以下步骤：
获取当前海洋平台中的钢结构的材料特性信息，所述材料特性信息为钢结构的第一弹性屈服极限载荷值；
对所述样本数据进行标记，具体为：对无缺陷的钢结构进行标记，同时对有缺陷的钢结构按照不同的缺陷类型进行分类；
分别计算分类后的钢结构的弹性屈服极限载荷值，得到第二弹性屈服极限载荷值；
判断所述第二弹性屈服极限载荷值是否小于预设极限载荷值；
若小于，则判定为恢复性修复策略；
若不小于，则判定为预防性修复策略。
3.根据权利要求1所述的一种用于海洋钢结构的修补方法，其特征在于，对所述钢结构图像信息进行特征分析，得到分析结果，具体包括以下步骤：
基于所述钢结构图像信息建立钢结构的三维模型，并从钢结构的三维模型中确定缺陷位置，并计算该钢结构各个缺陷位置的弹性屈服极限载荷值；
比较所述各个缺陷位置的弹性屈服极限载荷值，以得出一个最小的弹性屈服极限载荷值，并将所述的最小的弹性屈服极限载荷值作为第二弹性屈服极限载荷值。
4.根据权利要求3所述的一种用于海洋钢结构的修补方法，其特征在于，对所述钢结构图像信息进行特征分析，得到分析结果的步骤之后，还包括：
基于所述钢结构的三维模型得到缺陷部位的体积模型，并按照第二弹性屈服极限载荷值以及缺陷部位的体积模型计算出所需的碳纤维的修复体积模型。
5.根据权利要求4所述的一种用于海洋钢结构的修补方法，其特征在于，基于所述钢结构的三维模型得到缺陷部位的体积模型，并按照第二弹性屈服极限载荷值以及缺陷部位的体积模型计算出所需的碳纤维的修复体积模型，具体包括：
计算第一弹性屈服极限载荷值与第二弹性屈服极限载荷值之间的差值，并根据所述差值确定修复所需的碳纤维的厚度；
基于所述缺陷部位的体积模型以及碳纤维的厚度得出碳纤维的修复体积模型。
6.根据权利要求5所述的一种用于海洋钢结构的修补方法，其特征在于，还包括以下步骤：
将所述碳纤维的修复体积模型拟合到钢结构的三维模型中，得到二次三维模型；
基于所述钢结构的三维模型计算出第三弹性屈服极限载荷值；
判断所述第三弹性屈服极限载荷值是否小于第一弹性屈服极限载荷值；
若小于，则得到补偿弹性屈服极限载荷差值；
基于所述补偿弹性屈服极限载荷差值对碳纤维的修复模型进行更新。
7.一种用于海洋钢结构的修补装置，其特征在于，所述装置包括存储器与处理器，所述存储器中包括用于海洋钢结构的修补方法程序，所述用于海洋钢结构的修补方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
采集当前海域中的海洋平台的钢结构图像信息，并基于所述钢结构的图像信息得到钢结构的样本数据，所述样本数据包括三维信息以及轮廓尺寸信息；
对所述钢结构图像信息进行特征分析，得到分析结果；
基于所述分析结果确定修复策略，其中所述修复策略至少包括恢复性修复策略、预防性修复策略；
根据所述修复策略对该海洋平台的钢结构进行修复。
8.根据权利要求7所述的一种用于海洋钢结构的修补装置，其特征在于，采集当前海域中的海洋平台的钢结构图像信息的步骤之后还包括以下步骤：
获取当前海洋平台中的钢结构的材料特性信息，所述材料特性信息为钢结构的第一弹性屈服极限载荷值；
对所述样本数据进行标记，具体为：对无缺陷的钢结构进行标记，同时对有缺陷的钢结构按照不同的缺陷类型进行分类；
分别计算分类后的钢结构的弹性屈服极限载荷值，得到第二弹性屈服极限载荷值；
判断所述第二弹性屈服极限载荷值是否小于预设极限载荷值；
若小于，则判定为恢复性修复策略；
若不小于，则判定为预防性修复策略。
9.一种用于海洋钢结构的修补设备，其特征在于，所述用于海洋钢结构的修补设备包括：
采集模块，采集当前海域中的海洋平台的钢结构图像信息，并基于所述钢结构的图像信息得到钢结构的样本数据，所述样本数据包括三维信息以及轮廓尺寸信息；
分析模块，对所述钢结构图像信息进行特征分析，得到分析结果；
策略模块，基于所述分析结果确定修复策略，其中所述修复策略至少包括恢复性修复策略、预防性修复策略；
修复模块，根据所述修复策略对该海洋平台的钢结构进行修复。
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