基于卫星与生物浮标数据的阿拉伯海颗粒有机碳估算及其生态系统监测应用研究

本文创新性地提出联合拓扑-纤维形状优化（TFSO）方法，通过多生成器条件生成对抗网络（MG-cGAN）实现深海管道碳纤维增强塑料（CFRP）扣压约束器的高效优化设计，在提升抑制效率25%的同时减少40%材料体积，为海洋工程结构智能化设计提供了低计算成本、高精度的解决方案。

　　

Highlights

结构优化方法用于CFRP缠绕扣压约束器

精确的数值模拟模型是扣压约束器优化的关键基础。本研究采用路径函数法定义曲线纤维，并在结构单元中离散化。为减少离散纤维近似带来的精度损失，采用双弧曲线插值技术生成连续平滑的纤维模型（参照我们先前工作[51]）。完成参数化建模后，通过有限元分析（FEA）评估约束器性能，重点关注抑制效率和结构体积。

基于MG-cGAN的拓扑-纤维形状联合优化预测方法

传统联合优化框架中，结构拓扑优化（TO）因对抑制效率的影响远大于纤维形状优化（FSO）而被优先处理。TO完成后，FSO通常基于最优拓扑进行。但这种串行TFSO的两阶段过程显著延长了优化时间，并增加了训练数据集构建成本。

为克服这些挑战，本研究提出基于MG-cGAN的数据驱动联合TFSO预测框架。

深海管道与CFRP约束器的数值模拟

作为涉及大结构变形的高速动态过程，深海管道的坍塌、屈曲传播和屈曲交叉表现出强烈的流固耦合（FSI）现象。鉴于准静态分析方法忽略了惯性效应和应变硬化效应，本研究采用声学-结构耦合方法模拟空管与海水的耦合模型，充分考虑附加质量、附加阻尼和附加刚度效应。

Conclusion

为进一步提升现有深海管道CFRP缠绕扣压约束器的抑制性能并减少材料用量，本文通过联合TFSO引入了一种新型CFRP约束器结构。此外，为解决联合优化迭代效率低下和大规模联合优化数据集成本高的问题，提出了基于MG-cGAN的TFSO预测方法，实现了高效的CFRP约束器联合优化预测。