Resumen

La estructura de la plataforma en alta mar es muy grande, por lo que es fácil que se agriete debido a diversos factores ambientales, como el viento, las olas y el hielo, y se vea amenazada por algunos factores inesperados, como terremotos, tifones, tsunamis y colisiones de buques. Por lo tanto, como parte principal de la plataforma de alta mar de la chaqueta, la tubería es a menudo con grieta. Sin embargo, es difícil detectar la grieta debido a su ubicación desconocida. En este trabajo se utilizan el algoritmo genético (GA) y el algoritmo SCE-UA para detectar grietas, respectivamente. En el experimento, el algoritmo genético (GA) y el algoritmo SCE-UA permiten identificar de forma inteligente cinco daños en la tubería del modelo de plataforma. Las entradas de la red son las diferencias entre las formas de los modos de deformación. Los resultados de los dos algoritmos para el diagnóstico de daños estructurales muestran que ambos tienen una alta precisión de identificación y una buena adaptabilidad. Además, el error del algoritmo SCE-UA es menor. Los resultados también sugieren que el daño estructural de la tubería puede identificarse mediante un algoritmo inteligente.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:grieta, sce, tubería, algoritmo ua, plataforma offshore, alta precisión de identificación, formas del modo de deformación, diagnóstico de daños estructurales, algoritmos, resultados
• Keywords:crack, sce, pipe, ua algorithm, offshore platform, high identification accuracy, strain mode shapes, structural damage diagnosis, algorithms, results