尼龙与聚酯系泊绳的疲劳寿命评估

《Ocean Engineering》：Fatigue life assessment of nylon versus polyester mooring lines

海洋作业可靠性分析：基于差分进化算法优化替代极限状态方程，利用北海海域37年波谱数据计算动态响应协方差，结合RMS值实时评估船腿放下操作的概率失效，为安全窗口决策提供实用方法。

　　海洋作业（Marine Operation, MO）的安全执行，如自升式平台的腿放下操作，依赖于其可靠性。海洋环境的动态响应具有随机性，实际操作极限也存在不确定性，同时船舶上可获取的信息有限，如横摇、纵摇和垂荡的均方根（RMS）值。本文提出了一种简单但稳健的方法，利用替代极限状态方程对MO进行可靠性分析。以北海某地点为例，使用了37年的后向波谱数据，计算了自升式驳船的横摇、纵摇、垂荡和腿冲击速度的协方差。这些协方差作为输入，通过差分进化优化算法对方差模型进行优化，从而确定出适用于月度和季节模型的最佳替代极限状态方程。可靠性指数通过一阶可靠性方法（FORM）进行计算，并用于确定单腿和完整四腿放下的可操作天气窗口。操作者可以利用自升式平台运动的RMS值，快速评估整个腿放下过程的失效概率。该方法具备实用性、高效性、稳健性，可应用于开发替代的实时船上决策系统。

海洋作业通常涉及一系列活动，每项活动都有其动态响应参数作为操作限制。为了找到可操作天气窗口（Workable Weather Windows, WOWWs）并执行活动，动态响应不能超过其操作极限。目前，行业普遍采用确定性变量进行这种比较。例如，运输风力涡轮机部件时，其限制基于制造商指定的电子部件加速度极限。同样，自升式平台腿的放下操作受限于桩腿的结构能力或相应的允许冲击速度。Clauss等人[1990]基于行业经验评估了起重船的操作限制。随后，Smith等人[1996]推导出自升式平台腿桩的允许冲击应力，并将其转换为限制速度。Ringsberg等人[2017]则利用时域分析的运动响应数据，输入到考虑土壤结构相互作用的有限元模型中，计算冲击载荷，并将其与土壤结构能力进行比较以评估WOWWs。实际操作极限也可以通过等效的方式转换为显著波高（H_s）和波峰周期（T_p）的限制，如Guachamin-Acero和Li[2018]、Guachamin Acero等人[2016]的研究。使用H_s和T_p作为限制的优势在于，它们可以直接与相应的预测值进行比较，从而找到WOWWs。这些限制也可以通过虚拟环境建立，例如在数字孪生框架中，虚拟原型对于海洋作业具有重要价值，如识别关键事件、优化流程、利用预测波谱监控运动以及建立操作限制。然而，这些限制通常是经验性得出的，由于涉及参数的不确定性，可能存在非保守性。

为了评估MO的可靠性，我们需要对设计变量的统计参数进行准确描述，例如操作限制、波谱参数、动态响应以及数值方法计算或预测这些响应时产生的误差。此外，用于计算MO失效概率（P_f）的极限状态方程也可能存在不确定性。结构组件的操作限制，如梁、缆索和焊缝，依赖于实验室测试和高保真有限元模型确定的屈服强度和极限强度，如Ringsberg等人[2017]的研究。这些统计参数也可以转换为等效的运动响应限制，如冲击速度[Smith等人，1996]。其他限制，如在浮运和海上风力涡轮机基础安装期间的允许径向偏心度[Guachamin Acero等人，2015]，则依赖于几何参数的不确定性。

关于波谱参数的不确定性，Natsk?r等人[2015]和De Girolamo等人[2017]研究了不同提前期的H_s和T_p预测值的不确定性。这些H_s的误差分布可用于校准当前MO设计标准中使用的安全系数，如DNVGL-ST[2016]和ISO、Noble Denton[2015]。标准推荐的设计方法虽然简单，但由于只使用H_s作为随机变量，而忽略T_p和波向，可能导致非保守性。事实上，波谱可能是多模态的，而船舶的动态响应可能与使用单模态波谱计算的响应有所不同。因此，建议使用船舶的动态响应参数而非波谱参数作为操作限制。

在动态响应统计参数的不确定性方面，Wu和Gao[2021]以及Guachamin-Acero等人[2025]通过数值模拟评估了这些值，包括波谱预测的不确定性。同样，可以使用机器学习（ML）算法预测这些统计参数。Guachamin-Acero和Portilla[2022]以及D?skeland等人[2025]使用提升树和随机森林算法，利用方向（2D）波谱预测自升式平台的动态响应。这些结果与实际值进行比较，以评估使用ML算法或预测响应产生的误差统计参数。

在极限状态方程方面，更优选的格式是将实际结构限制与相应的响应进行直接比较，以评估P_f。Gintautas和S?rensen[2017]通过时域模拟，使用一组预测的波谱参数计算了起重船提升索的动态张力，并将其与结构承载能力进行比较。P_f的计算采用一阶可靠性方法（FORM）。Natsk?r和Moan[2021]评估了重物运输过程中海锚系统的可靠性，包括结构承载能力、风速和H_s的不确定性。他们应用了DNVGL-ST[2016]提供的极限状态方程。单个海上活动的失效概率对于评估整个MO的失效概率是必要的。例如，Miranda等人[2025]评估了完整的液化天然气（LNG）加注操作的可靠性，分析中包含了基于经验的环境因素和人为误差，而未考虑动态响应参数。

为了评估复杂结构系统的可靠性，可以使用简化模型来替代基于物理的模型，这些模型可能难以获得，因此成为良好替代方案。各种替代模型已被成功应用于结构可靠性和天气预测。Meng等人[2024b]使用支持向量回归（SVR）评估了风力涡轮机支撑结构的性能函数和可靠性。他们使用了各种启发式算法和基于半径的核函数，以关联设计随机变量。该模型还被用于利用其他气象数据预测沿海地区的H_s[Chen, Wang, 2020; Mahjoobi, Mosabbeb, 2009]。同样，Meng等人[2024a]采用克里金混合模型，开发了一个替代方程，用于风力涡轮机支撑结构的高效设计和优化。Wen等人[2025]则应用克里金模型优化了浮式海上风力涡轮机的锚泊配置。替代模型被用于计算锚泊的响应参数，利用时域模拟的结果。

替代极限状态也在数字孪生框架中被开发。通过测量参数，持续更新高保真有限元模型和替代极限状态。Jorgensen等人[2023]提出使用高斯过程回归评估海上风力涡轮机支撑结构的结构连接疲劳损伤。在MO的背景下，替代极限状态通过测量参数持续更新，以提高海上起重机操作期间的响应预测能力[Liu等人，2024]。由于这些极限状态是为设计和优化目的建立的，设计变量（如力和应力）可能变得昂贵且难以维护和监控。相反，替代极限状态也可以是环境参数的函数，用于评估海上运输期间的疲劳损伤[VanDerHorn等人，2022]。

基于上述内容，找到P_f对于评估MO的可靠性是必要的，同时也是评估WOWWs的必要条件。寻找P_f和WOWW的过程应简单且可靠，以便操作者和主管能够利用船上可用的信息，快速做出安全决策。在这一背景下，本文介绍了一种方法，用于在执行MO活动之前，利用自升式驳船重心（COG）的可用和实用的位移RMS值，准确计算P_f。对于自升式平台腿放下操作的案例研究，通过差分进化优化算法对动态响应的协方差进行处理，构建了一个统计基础的替代极限状态方程，这些协方差是基于37年的2D后向波谱数据计算得出的。替代方程的性能是最佳的，适用于月度和季节模型。可靠性指数通过一阶可靠性方法（FORM）进行计算，并用于确定单腿和完整四腿放下的可操作天气窗口。操作者可以通过利用自升式平台运动的RMS值，快速评估整个腿放下过程的失效概率。该方法具备实用性、高效性、稳健性，可用于开发替代的实时船上决策系统。

在实际操作中，MO的可靠性评估需要考虑多种因素，包括设计变量的统计特性、动态响应的不确定性以及环境参数的变化。通过使用替代极限状态方程，可以更有效地处理这些复杂性。例如，在北海某地点，使用37年的后向波谱数据计算了自升式驳船的横摇、纵摇、垂荡和腿冲击速度的协方差。这些协方差作为输入，通过差分进化优化算法进行优化，从而确定出最佳的替代极限状态方程。该方程的性能被证明优于基于月度和季节的模型。通过一阶可靠性方法计算出的可靠性指数，用于确定单腿和完整四腿放下的可操作天气窗口。这种方法能够将复杂的动态响应和环境参数简化为可操作的限制条件，使得操作者能够在有限的信息基础上，快速评估MO的安全性。

替代极限状态方程的构建过程基于船舶的运动RMS值，这些值通常通过运动参考单元（MRUs）在船上获取。通过将这些RMS值与结构组件的允许极限进行关联，可以形成一个更准确的评估模型。例如，在本文的研究中，将自升式驳船的重心运动统计与腿的允许冲击速度进行关联，以评估P_f。这种方法避免了直接使用复杂的动态响应模型，而是通过简化和替代的方式，提高了计算效率和可靠性。通过这种方式，操作者可以在实际操作前，利用已有的数据和信息，对MO的可靠性进行评估，并确定合适的操作窗口。

替代极限状态方程的应用不仅限于MO的可靠性评估，还可能扩展到其他海洋工程领域。例如，在海上风力涡轮机支撑结构的设计和优化中，替代模型可以提供更高效的计算方式。通过使用启发式算法和机器学习方法，可以预测动态响应的统计参数，并将其与实际值进行比较，以评估模型的准确性。这些方法在提高预测精度的同时，也降低了计算成本，使得操作者能够在实际操作中做出更科学的决策。

此外，替代极限状态方程的构建还涉及对误差分布的分析。由于误差不遵循高斯分布，其经验分布难以拟合到分析分布中。因此，需要使用稳健的统计方法来更好地拟合误差分布。通过分析误差分布对可靠性指数（β）的影响，可以进一步优化替代极限状态方程的性能。例如，本文通过比较误差分布与实际的核密度估计（KDE）曲线，发现稳健统计方法在拟合误差分布方面表现更优，其偏差约为10%。这表明，替代极限状态方程在考虑误差分布的情况下，能够更准确地反映实际操作的风险。

在实际应用中，替代极限状态方程的构建和优化需要考虑多种因素，包括数据的获取、处理和分析。例如，本文使用了2D后向波谱数据，通过数值模型计算了动态响应的协方差。这些协方差被用于构建替代极限状态方程，从而提高了可靠性评估的准确性。同时，通过使用机器学习算法，可以进一步优化替代模型的性能，使其更适应实际操作中的不确定性。这种方法不仅提高了计算效率，还增强了模型的稳健性，使得操作者能够在复杂多变的海洋环境中做出更可靠的决策。

总之，本文介绍了一种基于替代极限状态方程的可靠性评估方法，能够利用船舶的运动RMS值，对MO的安全性进行准确评估。通过使用差分进化优化算法，对动态响应的协方差进行处理，构建了一个适用于月度和季节模型的替代方程。这种方法避免了直接使用复杂的动态响应模型，提高了计算效率和可靠性。同时，通过分析误差分布，优化了模型的性能，使其更适应实际操作中的不确定性。替代极限状态方程的应用不仅限于MO的可靠性评估，还可能扩展到其他海洋工程领域，为操作者提供更科学、高效的决策支持。