超深水水下分离器承压性能数值分析与试验研究

以中国自主设计制造的2 000 m超深水水下分离器为研究对象,基于图算法和一致缺陷模态法分析分离器样机极限承载能力;建立包含嵌入式接管子模型的水下分离器精细数值模型,研究马鞍形焊缝应力分布规律;设计高压舱试验验证水下分离器样机的物理承压能力,并对比分析高压舱试验数据和数值计算结果。研究表明:水下分离器样机失稳模式为塑性失稳,下放工况应该主要评估其结构强度;接管马鞍形焊缝的鞍点和冠点以及N1接管焊缝的角度φ为45°和135°位置为应力特征点;试验样机在高压舱试验过程中整体应力水平处于线弹性变形阶段,能够满足2 000 m水深的承压强度要求,模拟结果和试验结果吻合较好。     

基于GA-BP神经网络的ACFM实时高精度裂纹反演算法

针对传统交流电磁场检测(ACFM)特征信号难以实现缺陷高精度实时反演的问题,在电磁耦合ACFM探头有限元模型分析的基础上,引入能量谱和相位阈值判定方法实时获取裂纹特征信号,建立裂纹实时反演实验系统并进行裂纹检测实验,基于加入遗传算法的BP神经网络(GA-BP)建立的ACFM实时高精度裂纹反演算法对实验得到的裂纹特征信号进行长度和深度的反演。结果表明:电磁耦合ACFM探头有限元模型可较好地仿真裂纹特征信号;采用能量谱和相位阈值判定方法能够实时获取裂纹特征信号;GA-BP神经网络能够实现裂纹长度和深度的反演,反演精度误差不超过10%。