玻璃钢栏杆在FPSO建造中的标准化应用研究

玻璃钢栏杆因其自身的优点正被广泛应用于海洋石油工程中,在FPSO的建造中,为了尽可能降低上部组块的重量,将附属结构设计为玻璃钢材质。本文以巴西FPSO P67/P70总包项目为例,介绍了玻璃钢栏杆的标准化的设计、制作及检验过程,为其推广应用提供参考。     

MOSES软件中主船体的数字化建模

针对目前传统船舶建模方法中存在的耗时长、出错率高等不足,采用AutoCAD软件中的VBA编程方法,实现自动提取船舶型线图中建立主船体所需的空间位置坐标数据,并直接转化为可在MOSES软件中执行的参数化建模命令流文件。比较传统建模和自动化建模的结果可以发现,自动化建模用时短、精度高且模型更加光滑美观。     

自升式平台桁架式桩腿的等效简化

以某自升式平台的桁架式桩腿为例,介绍桁架式桩腿在平台稳性分析中的等效简化方法。对算例结果进行分析,发现对于不同风向角得到的等效拖曳力因数不同。采用Moses稳性分析软件对桁架式桩腿进行细致的建模,计算不同风向角下的风载荷,与采用等效桩腿法得到的风荷载进行对比,发现细致建模得到的风荷载结果比采用等效桩腿法得到的结果稍大一些,说明桁架式桩腿的等效简化处理虽然有效,但是存在一定的安全隐患,建议在采用等效简化桩腿时,对等效桩腿的风力系数额外取1.2的安全因数,以保证平台稳性分析的可靠性和安全性。     

基于径向基函数神经网络的平台许用重心高度预测

为保障平台的安全生产,得到更精确的许用重心高度曲线,提出采用人工智能预测平台许用重心高度的方法以代替粗略估算的线性插值法。以某自升式风电安装平台的不同吃水作为神经网络输入层、相对应的完整稳性许用重心高度作为输出层进行训练,使用经过训练的神经网络预测许用重心高度曲线。对预测结果与实际值、线性插值法计算值进行比较,神经网络预测结果的最大相对误差为1.43%,神经网络法比线性插值法精度更高,证明其能够精确预测完整稳性许用重心高度曲线,可为平台的安全运营提供支持。     

起重平台稳性计算方法

结合起重平台稳性规范与Moses软件的特点,提出一种利用Moses软件对起重平台在起重作业工况下进行稳性计算的方法,对初稳心高、稳性衡准数、静平衡角、进水角等进行校核。该方法方便快捷,可在完整稳性与破舱稳性分析的基础上对平台进行深入的稳性计算,计算结果与平台的实际稳性状态相符合。研究成果可为以后的起重平台稳性计算提供参考,增加船舶与平台稳性计算审核的全面性。