NL2031067B1 - Hybrid bi-modal non-gaussian response amplitude probability distribution model based method for estimating fatigue damage of offshore structure - Google Patents

Hybrid bi-modal non-gaussian response amplitude probability distribution model based method for estimating fatigue damage of offshore structure Download PDF

Info

Publication number
NL2031067B1
NL2031067B1 NL2031067A NL2031067A NL2031067B1 NL 2031067 B1 NL2031067 B1 NL 2031067B1 NL 2031067 A NL2031067 A NL 2031067A NL 2031067 A NL2031067 A NL 2031067A NL 2031067 B1 NL2031067 B1 NL 2031067B1
Authority
NL
Netherlands
Prior art keywords
response amplitude
probability distribution
response
moment
fatigue damage
Prior art date
Application number
NL2031067A
Other languages
English (en)
Inventor
Guo Yuanzhi
Tao Wei
Song Xiancang
Zhao Yixiang
Hou Yuyao
Wang Shuqing
Original Assignee
Ocean Univ China
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Ocean Univ China filed Critical Ocean Univ China
Priority to NL2031067A priority Critical patent/NL2031067B1/en
Application granted granted Critical
Publication of NL2031067B1 publication Critical patent/NL2031067B1/en

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20Design optimisation, verification or simulation
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B63SHIPS OR OTHER WATERBORNE VESSELS; RELATED EQUIPMENT
    • B63BSHIPS OR OTHER WATERBORNE VESSELS; EQUIPMENT FOR SHIPPING 
    • B63B21/00Tying-up; Shifting, towing, or pushing equipment; Anchoring
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B63SHIPS OR OTHER WATERBORNE VESSELS; RELATED EQUIPMENT
    • B63BSHIPS OR OTHER WATERBORNE VESSELS; EQUIPMENT FOR SHIPPING 
    • B63B79/00Monitoring properties or operating parameters of vessels in operation
    • B63B79/20Monitoring properties or operating parameters of vessels in operation using models or simulation, e.g. statistical models or stochastic models
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B63SHIPS OR OTHER WATERBORNE VESSELS; RELATED EQUIPMENT
    • B63BSHIPS OR OTHER WATERBORNE VESSELS; EQUIPMENT FOR SHIPPING 
    • B63B79/00Monitoring properties or operating parameters of vessels in operation
    • B63B79/30Monitoring properties or operating parameters of vessels in operation for diagnosing, testing or predicting the integrity or performance of vessels
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B63SHIPS OR OTHER WATERBORNE VESSELS; RELATED EQUIPMENT
    • B63BSHIPS OR OTHER WATERBORNE VESSELS; EQUIPMENT FOR SHIPPING 
    • B63B21/00Tying-up; Shifting, towing, or pushing equipment; Anchoring
    • B63B2021/003Mooring or anchoring equipment, not otherwise provided for
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2119/00Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
    • G06F2119/04Ageing analysis or optimisation against ageing

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Ocean & Marine Engineering (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Complex Calculations (AREA)

Claims (6)

Conclusies
1. Werkwijze op basis van een hybride waarschijnlijkheidsdistributiemodel van een bi-modale niet-Gaussiaanse responsamplitude voor het schatten van vermoeiingsschade van een structuur in zee, waarbij de werkwijze het volgende omvat: Sl, het verwerken van een bi-modale niet-Gaussiaanse spanningsrespons (de spanningsrespons van trossen die resulteert uit de dynamische analyse van een drijvend systeem onder de huidige stochastische golf) van een op diep water drijvend systeem om nulde moment 7%, eerste moment #:;, tweede moment #22 en vierde moment #24 van een totale respons en nulde moment moi en een standaarddeviatie oye = / (Mowr) van een golffrequentierespons van het systeem te verkrijgen (waarbij de bovenstaande parameters in staat zijn volgens de wiskundige definitie ervan verkregen te worden), S2, het gebruikmaken van de standaarddeviatie van de golffrequentierespons van het systeem om een Rayleigh-verdelingsfunctie, “ss CN Swe? te construeren (waarbij y een spanningsresponsamplitudevariabele van een tros is), die gebruikt wordt om de waarschijnlijkheidsdistributie van een lage frequentie-hoge spanning responsamplitude van het systeem nauwkeurig te beschrijven; S3, het gebruiken van een standaarddeviatie van de totale respons van het systeem 3 of py A om een exponentiële distributiefunctie, PSE = grais PVT Geeste) ‚ te construeren (waarbij y de spanningsresponsamplitudevariabele van een tros is), die gebruikt wordt om een waarschijnlijkheidsdistributie van een hoge frequentie-lage spanning responsamplitude van het systeem te corrigeren, waarbij owe: = our + or, 0= 1 —00, en az = ma/y/ (Mom) (waarbij a: een standaarddeviatie van een lagefrequentierespons van de tros is); S4, het gebruikmaken van het nulde moment, het eerste moment, het tweede moment en het vierde moment van de totale respons van het systeem om een koppelparameter A te construeren rekening houdend met statistische invloeden van de waarschijnlijkheidsdistributie van de lage frequentie-hoge spanning responsamplitude en de hoge frequentie-lage spanning responsamplitude van het systeem; S5, het gebruikmaken van de koppelaparameter A om de Rayleigh-distributiefunctie en de exponentiële distributiefunctie samen te koppelen om een hybride waarschijnlijkheidsdistributiemodel van een bi-modale niet-Gaussiaanse responsamplitude te creéren, ECT ea tend ment (waarbij y de spanningsresponsamplitudevariabele van een tros is); S6, het gebruikmaken van het hybride waarschijnlijkheidsdistributiemodel van een bi-modale niet-Gaussiaanse responsamplitude om jaarlijkse vermoeiingsschade n=, 2 ereen] Pim + 1) + (1 — 403 Ta) Toyz + £)} van de structuur onder de i° zeetoestand te bepalen, waarbij vp = 14/92 een pieksnelheid van de totale respons is, 4 een vermoeingssterktecoëfficiënt is, m een vermoeiingssterktecoëfficiënt is en T'(*) een gammafunctie is; en S7, het uitvoeren van vermoeiingsschatting op alle zeetoestanden in een golfverspreidingsdiagram van een zeegebied waarin de structuur zich bevindt, en het optellen van schade van de zeetoestanden om een jaarlijksevermoeiingsschademate ee eN { Ee Pon +13 + LAND) Timf2 + 13] van de structuur te verkrijgen.
2. Werkwijze op basis van een hybride waarschijnlijkheidsdistributiemodel van een bi-modale niet-Gaussiaanse responsamplitude voor het schatten van vermoeiingsschade van een aflandige structuur volgens conclusie 1, waarbij een werkwijze voor het bepalen van de koppelparameter 1 rekening houdend met de statistische invloeden van de waarschijnlijkheidsdistributie van lage frequentie-hoge spanning responsamplitude en de hoge frequentie-lage spanning responsamplitude van het systeem in S4 als volgt is: S41, het vaststellen van een bandbreedteparameter a: =m1// (mgm, van een respons van het systeem op basis van het nulde moment, het eerste moment en het tweede moment van de totale respons van het systeem; S42, het construeren van een onregelmatige coéfficiént 02 = 2/,/ (Mom, ) voor het beschrijven van de respons van het systeem op basis van het nulde moment, het tweede moment en het vierde moment van de totale respons van het systeem, en S43, het vaststellen van de koppelparameter rekening houdend met de statistische invloeden van de waarschijnlijkheidsdistributie van de lage frequentie-hoge spanning responsamplitude en de hoge frequentie-lage spanning responsamplitude van het systeem op basis van de bandbreedteparameter en de onregelmatige coëfficiënt van de respons van het systeem, à = 202(02 - 02)/(1 + a2).
3. Werkwijze op basis van een hybride waarschijnlijkheidsdistributiemodel van een bi-modale niet-Gaussiaanse responsamplitude voor het schatten van vermoeiingsschade van een aflandige structuur volgens conclusie 1, waarbij T'(:) die gebruikt wordt in S6 de gammafunctie is, waarvan een uitdrukking 73 = fy = expltyde
4. Werkwijze op basis van een hybride waarschijnlijkheidsdistributiemodel van een bi-modale niet-Gaussiaanse responsamplitude voor het schatten van vermoeiingsschade van een aflandige structuur volgens conclusie 1, waarbij jaarlijkse lage frequentie-hoge spanning vermoeiingsschade van de structuur van het systeem onder de i zeetoestand geschat kan worden door middel Ce Bic) =p (- van de geconstrueerde Rayleigh-distributiefunctie TNE . Zy en de koppelparameter 4 in S6.
5. Werkwijze op basis van een hybride waarschijnlijkheidsdistributiemodel van een bi-modale niet-Gaussiaanse responsamplitude voor het schatten van vermoeiingsschade van een aflandige structuur volgens conclusie 1, waarbij jaarlijkse hoge frequentie-lage spanning vermoeiingsschade Boge = ee vas [yap yidy = RE a + A {28, SiMF+EE) 3 Fim + 1} van de structuur van het systeem onder de i zeetoestand geschat kan worden door middel u 1 of yo van de geconstrueerde exponentiéle distributiefunctie Se Gogpe 7 (- Cr, en de koppelparameter 4 in S6.
6. Werkwijze op basis van een hybride waarschijnlijkheidsdistributiemodel van een bi-modale niet-Gaussiaanse responsamplitude voor het schatten van vermoeiingsschade van een aflandige structuur volgens conclusie 1, waarbij de koppelparameter A die in S4 geconstrueerd wordt rekening houdt met de statistische invloeden van de waarschijnlijkheidsdistributie van de lage frequentie-hoge spanning responsamplitude en de hoge frequentie-lage spanning responsamplitude van het systeem, zodat de waarschijnlijkheidsdistributie van de lage frequentie-hoge spanning responsamplitude
S11 - en de hoge frequentie-lage spanning responsamplitude van het systeem nauwkeurig gelijktijdig beschreven kunnen worden, en de precisie van het voorspellen van de waarschijnlijkheidsdistributie van de responsamplitude middels de werkwijze veel hoger is dan die van het afzonderlijk voorspellen van de waarschijnlijkheidsdistributie van de responsamplitude van het systeem middels de Rayleigh-distributiefunctie, en de werkwijze op basis van het model voor het schatten van vermoeiing een schattingsefficiëntie heeft die veel hoger is dan die van een traditionele werkwijze voor de tijdsdomeinvermoeiingsbeoordelingswerkwijze met het dynamische koppelanalysemodel onder de veronderstelling van het verzekeren van voldoende precisie, schattingsnauwkeurigheid zeer verbetert in vergelijking met een traditionele werkwijze op basis van een Rayleigh-distributie voor vermoeiingsbeoordeling, gebruikt kan worden voor het schatten van vermoeiingsschade van het drijvendestructuuraanmeersysteem, en nauwkeurigheid en efficiëntie van het schatten van de vermoeiingsschade van het drijvendstructuuraanmeersysteem opmerkelijk verbetert.
NL2031067A 2022-02-24 2022-02-24 Hybrid bi-modal non-gaussian response amplitude probability distribution model based method for estimating fatigue damage of offshore structure NL2031067B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
NL2031067A NL2031067B1 (en) 2022-02-24 2022-02-24 Hybrid bi-modal non-gaussian response amplitude probability distribution model based method for estimating fatigue damage of offshore structure

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
NL2031067A NL2031067B1 (en) 2022-02-24 2022-02-24 Hybrid bi-modal non-gaussian response amplitude probability distribution model based method for estimating fatigue damage of offshore structure

Publications (1)

Publication Number Publication Date
NL2031067B1 true NL2031067B1 (en) 2023-09-06

Family

ID=82850773

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
NL2031067A NL2031067B1 (en) 2022-02-24 2022-02-24 Hybrid bi-modal non-gaussian response amplitude probability distribution model based method for estimating fatigue damage of offshore structure

Country Status (1)

Country Link
NL (1) NL2031067B1 (nl)

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ZHAO YULIANG ET AL: "Probabilistic fatigue surrogate model of bimodal tension process for a semi-submersible platform", OCEAN ENGINEERING, PERGAMON, AMSTERDAM, NL, vol. 220, 21 December 2020 (2020-12-21), XP086445671, ISSN: 0029-8018, [retrieved on 20201221], DOI: 10.1016/J.OCEANENG.2020.108501 *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107153874B (zh) 水质预测方法及系统
Qiao et al. Realtime prediction of dynamic mooring lines responses with LSTM neural network model
Okasha et al. Integration of structural health monitoring in life-cycle performance assessment of ship structures under uncertainty
Maier et al. Determining inputs for neural network models of multivariate time series
Vázquez-Hernández et al. Long-term response analysis of FPSO mooring systems
Horn et al. Fatigue reliability assessment of offshore wind turbines with stochastic availability
Kim et al. Decision making for probabilistic fatigue inspection planning based on multi-objective optimization
Dong et al. A decision support system for mission-based ship routing considering multiple performance criteria
Mohapatra et al. Dynamic technique and scale effects of economic growth on the environment
Decò et al. Real-time risk of ship structures integrating structural health monitoring data: Application to multi-objective optimal ship routing
Parunov et al. Uncertainties in modelling the low-frequency wave-induced global loads in ships
Hurlin Network Effects of the Productivity of Infrastructure in Devoloping Countries.
Alford et al. Estimation of extreme slamming pressures using the non-uniform Fourier phase distributions of a design loads generator
Campanile et al. Statistical properties of bulk carrier longitudinal strength
CN115545388A (zh) 桥梁状态评定方法、装置、计算机设备和存储介质
Pillai et al. Comparing frequency and time domain simulations for geometry optimization of a floating offshore wind turbine mooring system
Sormunen et al. Comparing rock shape models in grounding damage modelling
NL2031067B1 (en) Hybrid bi-modal non-gaussian response amplitude probability distribution model based method for estimating fatigue damage of offshore structure
de Oliveira et al. Empirical and experimental roll damping estimates for an oil tanker in the context of the 2nd generation intact stability criteria
CN105426665B (zh) 基于状态监测的动态可靠度确定方法
Prasetyo et al. Study on preciseness of load history generation based on storm model for fatigue assessment of ship structure members
Teixeira et al. Assessment of partial safety factors for tankers
Baihaqi et al. Developing a hybrid value engineering and risk assessment (VENRA) framework for shipbuilding and ship repair industry performance measurement
Ghadirian et al. Prediction of the shape of inline wave force and free surface elevation using First Order Reliability Method (FORM)
Weya et al. Analysis of the Effect of HDI and Road Length Infrastructure Development on Improving Economic Inequality in Eight Districts of the Region La Pago Tradition