对大直径HMPE系泊绳的蠕变-恢复行为的实验和数值研究

《Ocean Engineering》：Experimental and numerical investigation of creep-recovery behavior of large-diameter HMPE mooring ropes

　　• 开发了一种用于HMPE系泊绳蠕变恢复测试的大直径实验技术。
• 对HMPE纤维绳在不同载荷下的蠕变恢复行为进行了全面的大直径测试。
• 提出了一种结合粘塑性和Schapery粘弹性理论的新本构模型。
• 建立并验证了一种用于预测蠕变恢复行为的模型参数识别方法。

**引言**
海上工程向超深水域的扩展加剧了对高性能系泊系统的需求。研究人员基于此开展了广泛的研究（Khatri等人，2023a、2023b、2024a、2024b、2026；Yin等人，2022；Hashmani等人，2024；Li等人，2022），这些研究为我们的工作提供了宝贵的启示和支持。尽管钢丝和纤维绳仍然是主要的系泊技术，但纤维绳具有明显的优势，包括高强度重量比、更好的耐腐蚀性以及由于出色的恢复特性而减少的平台位移（美国船级社（ABS），2024；美国石油学会（API），2001）。在合成材料中，由于具有出色的轴向刚度和断裂强度与直径比，高模量聚乙烯（HMPE）绳越来越受到青睐（Lian等人，2025a）。此外，它们的轻质特性简化了物流和安装过程，使其成为深海部署的理想选择。最近，HMPE绳在海洋可再生能源领域也得到了广泛应用，特别是在英国的浮动海上风力涡轮机（FOWTs）和中国?浮动光伏（FPV）系统中（Lian等人，2025b；Li等人，2026）。值得注意的是，当稳态平均张力从高载荷水平突然降至低载荷水平时，HMPE系泊绳表现出蠕变恢复响应，这反映了它们固有的复杂时间依赖性流变特性。这些现象显著影响了系统使用寿命期间的累积疲劳损伤和残余应变的变化。在随机海洋载荷下，紧绷的钢丝系泊系统会经历连续的蠕变和随后的恢复过程；因此，表征这种行为对于确保结构可靠性至关重要。由于HMPE纤维具有固有的粘弹-粘塑性，预测变载荷下的永久变形需要一种结合高保真实验测试和稳健本构建模的方法（API，2001）。

关于纤维系泊绳的实验表征，研究主要集中在环境条件、材料组成和结构尺度之间的相互作用。Chimisso（2009）使用一种装置研究了HMPE绳在深海条件下的流变响应，发现约4°C的低温显著抑制了蠕变，与常温条件（约22°C）相比，表明热状态对长期机械性能有重要影响。然而，深海环境中的材料选择不仅取决于热响应，还取决于不同纤维之间的内在性能差异。为了解决这个问题，Davies等人（2003、2011）进行了从单纤维到全尺寸绳索（断裂强度高达80吨）的全面多尺度研究，系统评估了芳纶、 polyester和HMPE纤维的性能。他们的研究发现，虽然HMPE绳表现出一个以刚度增加为特征的“磨合”阶段，但在20°C的恒定载荷测试中，芳纶纤维表现出更高的初始刚度和更低的蠕变率。

一个重要的技术里程碑是开发了高性能HMPE纤维等级DM20。在广泛的温度（10–70°C）和应力（175–1400 MPa）范围内的系统测试表明，DM20等级的蠕变率比传统的SK78低50倍（Vlasblom和Bosman，2006；Vlasblom等人，2012）。这项工作建立了一个双过程蠕变模型用于寿命预测，DNV和IFREMER的验证确认在等应力条件下，蠕变率在纱线和绳索尺度上保持一致。此外，da Cruz等人（2023）利用多纤维蠕变-断裂表面的统计建模提供了一个材料寿命预测框架。尽管有这些进展，现有文献仍存在一个局限性：大多数现有研究专注于恒定载荷蠕变或小尺寸试样。目前缺乏针对深海环境典型波动载荷序列下HMPE系泊绳蠕变恢复行为的系统化大直径实验数据。

关于合成绳材本构表征的研究已经从微观链理论发展到宏观现象学模型。在微观层面上，Northolt等人（1995）和Baltussen与Northolt（1999、2001）使用连续链方法描述了蠕变行为。转向宏观方法时，Flory等人（2004、2007）提出了一个现象学弹簧-阻尼器-棘轮配置；然而，这仍然是一个缺乏海上工程数值实现所需定量严谨性的概念框架。Chailleux和Davies（2003、2005）的显著突破在于开发了第一个能够同时捕捉芳纶和polyester纱线的粘弹性（VE）和粘塑性（VP）响应的宏观模型。在此基础上，Nguyen和Thiagarajan（2022）基于Schapery的单积分非线性粘弹性公式开发了SYNCOM程序。虽然他们的工作引入了一种有效的应力-应变关系反演程序，但缺乏大直径绳索蠕变恢复行为的实验验证。为了提高物理一致性，Huang等人（2012）将Schapery的理论（Schapery，1969、1997）与Owen的粘塑性框架（Owen和Hinton，1980）相结合。这种结合VE-VP的模型提高了蠕变和恢复阶段的预测准确性；然而，其校准依赖于小尺寸纱线数据而非大直径绳索试样。此外，Lian等人（2018）提出了一个包含粘弹性损伤的热力学框架来描述HMPE子绳的三阶段蠕变行为（初级、次级和三级）。尽管他们的研究很稳健，但仅针对2毫米的子绳进行了研究，没有考虑恢复行为。更近期，Civier等人（2024）建立了基于Flory理论的本构框架，提供了更好的数值稳定性。然而，他们的模型使用小尺寸尼龙数据进行了校准，因此未解决小尺寸纤维与全长绳索之间的尺度效应问题。

虽然基于Schapery的粘弹性模型和基于Owen的粘塑性模型已被应用于描述合成纤维和纱线的时间依赖性行为，但将其直接外推到载荷减小情况下的大直径绳索响应仍存在问题。这类模型通常是根据从小规模纱线获得的载荷历史数据校准的，其中内部载荷重新分布受到限制。在大直径绳索中，载荷减少涉及数百万根纤维之间的复杂相互作用，包括摩擦滑移、结构压实和恢复以及跨层次长度尺度的非均匀应力重新分布。这些机制无法仅通过单纱线测试确定的本构参数来捕捉。因此，仍然迫切需要一个能够准确表示HMPE系泊绳蠕变恢复行为的模型。

尽管HMPE在海上应用中的采用不断增加，但对大直径系泊绳蠕变恢复行为的实验和数值研究仍然不足。现有文献主要限于小尺寸纱线或子绳。然而，这些小规模研究未能充分捕捉尺度效应、丝间摩擦相互作用以及工业尺寸绳索在实地条件下的复杂宏观机械响应。因此，迫切需要在代表性的HMPE系泊绳的大规模实验室水平上表征这些行为。

为了解决这一差距，本研究采取了三管齐下的方法。首先，在不同载荷历史条件下对HMPE系泊绳进行了一系列大直径蠕变恢复实验。其次，基于粘弹性-粘塑性框架开发了一个非线性本构模型来模拟这些复杂的时间依赖性响应。最后，将数值框架与生成的实验数据进行对比，以评估模型的预测能力。

基于这些目标，本工作的贡献和实际意义在实验、理论和实践领域得到了确立。在实验方面，对大直径HMPE绳进行具有明确恢复路径的蠕变-恢复测试提供了填补开放文献中关键空白的数据。在理论方面，该研究引入了一个改进的粘塑性本构模型，其中包含一个非线性超应力指数，数学上捕捉了粘塑性应变对超应力状态的高敏感性，并提高了预测准确性。在实践方面，所得框架为改进紧绷钢丝系泊系统的蠕变-恢复预测提供了技术基础，从而为设计规范和寿命评估协议提供了依据，以优化深海HMPE系泊绳的几何稳定性评估和检查间隔。

**部分摘录**
**大直径测试设施**
为了研究HMPE系泊绳的蠕变恢复行为，使用了最大额定容量为20,000 kN的高容量水平拉伸测试设施进行蠕变恢复实验。如图1所示，该系统包括三个主要模块：加载控制计算机和功率控制单元（图1(a)）以及水平加载框架（图1(b)（Lian等人，2025a、2025b；Xie等人，2025）。

**HMPE绳的蠕变恢复特性**
为了阐明材料的非线性、粘弹性-粘塑性特性及其对载荷历史的依赖性，实施了三种不同的加载协议，如表2、表3和表4所示，代表了不同的操作场景（图4、图5、图6）。这些协议包括：（i）具有一个递减蠕变载荷水平的蠕变恢复测试序列（图4，如表2所列）；（ii）具有一个递增蠕变载荷水平的蠕变恢复测试序列（图5，如……）

**模型假设**
假设HMPE绳的总应变ε(t)由两部分组成：粘弹性应变εve(t)和粘塑性应变εvp(t)。因此，总应变可以表示为ε(t) = εve(t) + εvp(t)。在一个典型的蠕变恢复过程中，应变的时间依赖性演变如图8所示。此处，εc(0)表示加载后立即的初始蠕变应变；εc(t1)表示恢复阶段之前的瞬时蠕变应变。

**模型的参数识别方法**
数值本构模型实际应用的一个基本要求是建立可靠的参数识别程序。对于Schapery型粘弹性模型，已在各个领域研究了参数确定方法（Schapery，1997；Owen和Hinton，1980；Lian等人，2018；Civier等人，2024；Xie等人，2025）。在本研究中，所有模型参数都是通过对不同应力下进行的一系列蠕变恢复测试获得的。

**蠕变恢复模型的数值验证**
参数识别是所提出模型数值验证的关键步骤。根据前一节描述的参数确定程序，可以获得所有必需的模型参数。本研究中使用的HMPE绳的名义最小断裂载荷（MBL）为300吨。为了确定HMPE本构模型的参数，设计了八个特殊加载案例（见图10），如表5所总结。

**结论与评论**
本研究通过评估大直径高模量聚乙烯（HMPE）纤维绳的蠕变恢复行为，解决了海上工程中的一个关键研究空白。HMPE绳因出色的强度重量比而被用于海上工程的系泊应用。尽管具有这些优势，HMPE绳仍表现出非线性蠕变恢复行为。虽然现有文献主要关注小尺寸纱线或子绳，但一项全面的……

**作者贡献声明**
Yushun Lian：撰写——审阅与编辑、撰写——原始草稿、调查。
Xiaochun Zhai：撰写——原始草稿。
Yongyue Xie：调查、数据管理。
Jinhai Zheng：方法论、资金获取、概念化。
Solomon C. Yim：撰写——审阅与编辑。

**利益冲突声明**
作者声明他们没有已知的可能会影响本文报告工作的财务利益或个人关系。

**致谢**
该研究工作得到了国家自然科学基金（项目编号52671334）、国家重点研发计划（2023YFC3007900；SQ2022YFB4200183）、XPRIZE碳去除学生奖（KelpFarmCareer Team）的支持。最后一位作者还要感谢美国能源部的资助（项目编号DE-EE00009969）。

**作者名单**
Yushun Lian | Xiaochun Zhai | Yongyue Xie | Jinhai Zheng | Solomon C. Yim