基于可靠性的复合钻杆优化：集成有限元与强化学习框架的应用

《Polymer Composites》：Reliability-Oriented Optimization of Composite Drill Pipes Using Integrated Finite Element and Reinforcement Learning Framework

本研究结合有限元与强化学习优化复合管道堆叠序列，分析三种机器学习算法在预测分层损伤及确定安全载荷极限中的应用，考虑材料属性统计分布，提出基于统计分析的安全系数。

　　

摘要

本研究旨在通过结合有限元分析和强化学习的方法，优化复合管道在标准钻井应用中的层叠顺序。具体而言，有限元分析为训练深度神经网络提供了所需的反馈，该网络逐步学习如何减少复合管道所受的损伤，并优化各层纤维的排列方式。随后，从复合管道承受操作载荷的能力角度评估了最优的层叠设计。为了了解不同载荷情况对管道内部损伤的影响，研究人员基于在不同操作载荷组合下的有限元仿真结果，开发并训练了三种机器学习算法：随机森林（Random Forests）、高斯过程回归（Gaussian Process Regression）和自适应神经模糊推理系统（Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System）。这些模型被用来提高数据分辨率，从而绘制出各层材料的失效边界及安全操作限制。此外，研究还分析了分层现象，结果表明该现象并不会限制最优管道设计的适用性。最后，考虑到材料力学性能的变异性，研究人员基于具有统计分布特性的大量管道样本计算了临界载荷。研究发现，材料性能的这种变化会显著影响可承受的载荷，因此必须采取严格的预防措施。安全因子的确定则是基于对复合管道性能的深入统计分析，而非经验法则。

利益冲突

作者声明不存在任何利益冲突。