姚驥， 武文華， 于思源

(大連理工大學(xué) 工業(yè)裝備結(jié)構(gòu)分析國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，遼寧 大連 116024)

半潛式生產(chǎn)平臺(tái)由于其甲板面積大、穩(wěn)性好、造價(jià)低等優(yōu)點(diǎn)，在深海油氣開發(fā)中有著廣泛的應(yīng)用。在惡劣的環(huán)境下工作，半潛式平臺(tái)呈現(xiàn)出強(qiáng)非線性和非平穩(wěn)特性等復(fù)雜動(dòng)力狀態(tài)，對(duì)人員的作業(yè)和生活帶來威脅。因此分析半潛式平臺(tái)在環(huán)境荷載作用下的舒適度問題具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。

目前，很多學(xué)者對(duì)海洋環(huán)境荷載及海洋結(jié)構(gòu)物的動(dòng)力學(xué)性能開展了研究。在海洋環(huán)境荷載研究方面，Takbash等[1]從長(zhǎng)期衛(wèi)星記錄中利用極值分析方法分析全球風(fēng)速和有義波高數(shù)據(jù)集，分析超過閾值的峰值，并證明極值分析受初始分布方法和平均條件的局限。在結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)性能研究方面，NG等[2]基于勢(shì)流理論和莫里森公式，運(yùn)用數(shù)值分析和試驗(yàn)分析的方法對(duì)半潛式平臺(tái)的運(yùn)動(dòng)響應(yīng)進(jìn)行了研究；Yilmaz等[3]應(yīng)用頻域和時(shí)域分析方法對(duì)半潛式平臺(tái)運(yùn)動(dòng)響應(yīng)進(jìn)行了模擬分析。

近年來，人們對(duì)振動(dòng)環(huán)境下人員作業(yè)的舒適度的影響越發(fā)關(guān)注。Muksian等[4]為研究坐姿人體生物力學(xué)特性，建立了六自由度和二自由度模型。Matsumoto等[5]對(duì)豎向振動(dòng)下人體站姿振動(dòng)特性進(jìn)行了研究。Boileau等[6]對(duì)車輛駕駛員在垂直驅(qū)動(dòng)機(jī)械阻抗特性在0.625～10 Hz進(jìn)行測(cè)量，并建立了基于試驗(yàn)數(shù)據(jù)的四自由度模型。Chang等[7-8]對(duì)振動(dòng)周期為0.1～0.25 Hz的高層建筑水平振動(dòng)引起的振動(dòng)舒適度進(jìn)行了研究，并給出了基于水平振動(dòng)加速度的五級(jí)舒適度標(biāo)準(zhǔn)。宋志剛[9]提出基于煩惱率模型的工程結(jié)構(gòu)振動(dòng)舒適度評(píng)價(jià)方法。但是，目前對(duì)海洋半潛式平臺(tái)六自由度運(yùn)動(dòng)響應(yīng)對(duì)人員舒適度的影響及其預(yù)測(cè)的研究較少。

本文基于卷積網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，開展半潛式平臺(tái)人員舒適度評(píng)價(jià)研究。首先，利用分形學(xué)理論和統(tǒng)計(jì)分析的方法，提取了實(shí)測(cè)荷載數(shù)據(jù)的特征參數(shù)，降低了輸入荷載的維數(shù)；同時(shí)，將平臺(tái)運(yùn)動(dòng)描述為六自由度剛體運(yùn)動(dòng)，利用中心差分法和矢量疊加理論結(jié)合ISO6897-1984(E)標(biāo)準(zhǔn)，給出適用于半潛式平臺(tái)人員舒適度評(píng)價(jià)指標(biāo)；基于卷積網(wǎng)絡(luò)，提出了半潛式平臺(tái)人員舒適度評(píng)價(jià)方法。

1 海洋環(huán)境荷載混合特征參數(shù)提取

1.1 海洋荷載信息原型監(jiān)測(cè)

自2011年起，文獻(xiàn)[10]在“南海挑戰(zhàn)號(hào)”半潛式平臺(tái)(NHTZ FPS)建立了現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，并對(duì)其環(huán)境荷載要素、浮體運(yùn)動(dòng)響應(yīng)以及系泊系統(tǒng)力學(xué)性能進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。圖1給出了該現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)示意圖。

圖1 “南海挑戰(zhàn)號(hào)”FPS 現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

其中環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)主要測(cè)量風(fēng)參數(shù)(風(fēng)速、風(fēng)向)、海流參數(shù)(流速、流向)和波浪參數(shù)(波高、周期和壓力)。

為了更好地研究環(huán)境荷載對(duì)平臺(tái)人員舒適度的影響，選取適當(dāng)?shù)沫h(huán)境荷載參數(shù)十分關(guān)鍵。

1.2 計(jì)盒維數(shù)與Hausdorff維數(shù)

分形維數(shù)是測(cè)量對(duì)象自相似性的一種數(shù)學(xué)工具，可以用來分析一組不規(guī)則的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的隨機(jī)性越大分形維數(shù)越大。傳統(tǒng)的分形維數(shù)分為兩大類，即計(jì)盒維數(shù)和Hausdorff維數(shù)。

計(jì)盒維數(shù)表示為：

D=2-H

(1)

Hausdorff維數(shù)表示為：

(2)

對(duì)于風(fēng)速時(shí)間序列{xi}，i=1,2,…，取某一時(shí)間段τ=tn-t1, 其域值R(τ)為：

(3)

標(biāo)準(zhǔn)差S(τ)為：

(4)

(5)

分形維數(shù)具體計(jì)算步驟為：采用時(shí)間序列{xi}計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差S(τ)和累計(jì)偏差A(yù)(τ,tj)，由累計(jì)偏差計(jì)算出域值R(τ)，然后由式(1)和(2)得出計(jì)盒維數(shù)和Hausdorff維數(shù)。

1.3 混合特征參數(shù)選取

表1給出了海洋環(huán)境荷載監(jiān)測(cè)信息及采樣頻率。

表1 海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)信息

本文人員舒適度指標(biāo)依據(jù)國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織給出的ISO6897-1984(E)的準(zhǔn)則，該標(biāo)準(zhǔn)以人體在海洋浮式平臺(tái)等工作區(qū)域工作至少10 min為前提，因此選取10 min的荷載信息作為一個(gè)荷載樣本，并選取表2所示混合特征參數(shù)作為荷載樣本信息參數(shù)。

其中風(fēng)速及壓力荷載特征參數(shù)選取統(tǒng)計(jì)特征參數(shù)，可以直觀地反映該時(shí)間段內(nèi)風(fēng)速與壓力的變化范圍及平均強(qiáng)度；同時(shí)選取分形維數(shù)作為特征參數(shù)，可以反映該時(shí)間段內(nèi)的風(fēng)速及壓力的隨機(jī)程度及復(fù)雜特性。

表2 環(huán)境荷載樣本特征參數(shù)

波高、周期、流速、流向選取實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的最大采樣頻率作為特征參數(shù)。該樣本集混合特征參數(shù)包含分形維數(shù)、統(tǒng)計(jì)值以及力學(xué)特征參數(shù)，可以較為全面地包含海洋環(huán)境荷載特性。

2 半潛式平臺(tái)作業(yè)人員舒適度指標(biāo)

2.1 半潛式平臺(tái)響應(yīng)信息原型監(jiān)測(cè)

響應(yīng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)主要通過INS / GPS的組合系統(tǒng)測(cè)量浮體的六自由度。由于NHTZ FPS遠(yuǎn)離陸地，缺乏基站作為參考點(diǎn)，因此采用基于星際差分原理的DGPS測(cè)量橫蕩、縱蕩和垂蕩運(yùn)動(dòng)，INS(慣性導(dǎo)航系統(tǒng))用于測(cè)量浮體的橫搖、縱搖和艏搖運(yùn)動(dòng)。

2.2 人員舒適度指標(biāo)評(píng)價(jià)方法

振動(dòng)舒適度標(biāo)準(zhǔn)給出了振動(dòng)環(huán)境下容許的振動(dòng)加速度水平，根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)給出的限值，只要知道結(jié)構(gòu)的振動(dòng)加速度，就可以判斷出建筑結(jié)構(gòu)的振動(dòng)水平是否滿足舒適度標(biāo)準(zhǔn)的要求[11]。

國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織針對(duì)海洋平臺(tái)人員舒適度問題提出了ISO6897舒適度標(biāo)準(zhǔn)[12]。圖2繪出了人員舒適度標(biāo)準(zhǔn)曲線圖。該標(biāo)準(zhǔn)適用于頻率為0.063～1 Hz且人員所處時(shí)間不低于10 min的情況。

圖2 ISO6897舒適度標(biāo)準(zhǔn)

曲線A：操作限，超過此限人員無法進(jìn)行任何工作且對(duì)人體造成損害。

曲線B：舒適限，超過此限人員明顯感到眩暈等不舒適感。

曲線C：平均振感閾值，人員剛好感覺到振動(dòng)。

曲線D：人體振感下限，低于此限人員幾乎無法感覺到振動(dòng)。

2.3 平臺(tái)運(yùn)動(dòng)加速度的確定

將平臺(tái)上部結(jié)構(gòu)的六自由度運(yùn)動(dòng)簡(jiǎn)化為剛體運(yùn)動(dòng)，包括沿x、y、z軸的平動(dòng)及繞x、y、z軸的轉(zhuǎn)動(dòng)，如圖3所示。

圖3 平臺(tái)六自由度運(yùn)動(dòng)

1)平動(dòng)加速度。

設(shè)平臺(tái)上一點(diǎn)P(x0,y0,z0)，利用中心差分法求解其沿x、y、z3個(gè)方向的平動(dòng)速度：

(6)

(7)

(8)

式中：vx,t、vy,t、vz,t分別為t時(shí)刻P點(diǎn)沿x、y、z方向的平動(dòng)速度；Dx,t、Dy,t、Dz,t分別為平臺(tái)t時(shí)刻的橫蕩、縱蕩、垂蕩；τ為采樣間隔。

同樣對(duì)速度進(jìn)行中心差分，得到P點(diǎn)沿x、y、z3個(gè)方向的平動(dòng)加速度：

(9)

(10)

(11)

式中ax,t、ay,t、az,t為P點(diǎn)沿x、y、z方向的平動(dòng)加速度。

此時(shí)，P點(diǎn)的平動(dòng)加速度為：

atran,t=ax,ti+ay,tj+az,tk

(12)

2)轉(zhuǎn)動(dòng)加速度。

利用中心差分法求解轉(zhuǎn)動(dòng)角速度：

(13)

(14)

(15)

式中：ωx,t、ωy,t、ωz,t分別為t時(shí)刻P點(diǎn)繞x、y、z軸轉(zhuǎn)動(dòng)的角速度；θx,t、θy,t、θz,t分別為平臺(tái)t時(shí)刻橫搖、縱搖、艏搖的角度；τ為采樣間隔。

轉(zhuǎn)動(dòng)加速度由法向加速度及切向加速度2部分構(gòu)成。法向加速度為：

(16)

(17)

(18)

式中：an,x,t、an,y,t、an,z,t為t時(shí)刻P點(diǎn)繞x、y、z轉(zhuǎn)動(dòng)的法向加速度；Rx、Ry、RZ為3個(gè)方向的回轉(zhuǎn)半徑：

Rx=-y0j-z0k

(19)

Ry=-x0i-z0k

(20)

Rz=-x0i-yoj

(21)

切向加速度與轉(zhuǎn)動(dòng)的角加速度有關(guān)，因此首先利用中心差分法求解角加速度：

(22)

(23)

(24)

此時(shí)，切向加速度為：

(25)

(26)

(27)

t時(shí)刻P點(diǎn)運(yùn)動(dòng)的全加速度為：

at=atran,t+an,x,t+an,y,t+an,z,t+atan,x,t+atan,y,t+atan,z,t

(28)

2.4 人員舒適度指標(biāo)計(jì)算

對(duì)于式(28)得到的平臺(tái)任一點(diǎn)加速度時(shí)間序列at，取10 min時(shí)間間隔，切分為{a1,a2,…,ai,…,an}，依次對(duì)其進(jìn)行頻域分析：

(29)

式中Fi(ω) 為ai的頻譜。

計(jì)算得到頻率對(duì)應(yīng)的幅值：

i=1,2,…，n

(30)

加速度頻率范圍較大，因此采用1爭(zhēng)鋒頻率劃分成幾個(gè)段落，每個(gè)段落成為頻帶或頻程。頻率的中心頻率為：

(31)

式中：fu和fd為該頻帶的上限和下限頻率。其中：

fu=2mfd

(32)

當(dāng)m=1/3時(shí)，成為1/3倍頻程。

并根據(jù)ISO6897給出的1/3倍頻程頻率范圍及中心頻率進(jìn)行劃分。將每個(gè)頻帶中所有的加速度響應(yīng)幅值相加并平均，并與ISO6897-1984(E)給出的人員舒適度分界線進(jìn)行對(duì)比分析，得到人員舒適度指標(biāo)。

3 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人員舒適度評(píng)價(jià)

3.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

作為一種深度學(xué)習(xí)方法，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)屬于深度前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)選擇局部連接，符合生物神經(jīng)元的稀疏響應(yīng)特性，這樣可以大大降低網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)規(guī)模，對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量的依賴性降低[13]。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用有監(jiān)督梯度下降方法得到模型的參數(shù)，經(jīng)過訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)模型具有特征提取與識(shí)別的能力。

如圖4所示，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、卷積層、池化層、全連接層與輸出層構(gòu)成。卷積層與池化層在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前幾層交替出現(xiàn)，全連接層靠近輸出層。

圖4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入一般為二維輸入x。卷積層使用卷積核對(duì)輸入x進(jìn)行處理，可以學(xué)習(xí)到魯棒性較高的特征[14]。卷積是一種重要的線性計(jì)算，可以表示為：

h(i)=conv(h(i-1),w(i),′method′)

(33)

式中：w(i)為第i層卷積核的權(quán)重向量；h(i)為第i層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出；conv(·)為表示卷積核和第i-1層輸出的卷積計(jì)算；method為表示卷積類型(方法)，常用包括3種Full卷積、Same卷積、Valid卷積。

池化層一般在卷積層之后，本質(zhì)上，池化層執(zhí)行空間或特征類型的聚合，降低空間維度，主要目的是：1)減少計(jì)算量，刻畫平移不變特性；2)使下一層級(jí)的參數(shù)有效減少，有效抑制過擬合風(fēng)險(xiǎn)[15]。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸入的數(shù)據(jù)經(jīng)過卷積層與池化層的特征提取和降維操作后，將得到的特征數(shù)據(jù)輸入全連接層，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)或分類工作。

3.2 人員舒適度評(píng)價(jià)研究

選取監(jiān)測(cè)期間某3天實(shí)測(cè)信息進(jìn)行模型建立。表3給出了該監(jiān)測(cè)期間的海況信息，由該3天海況信息可以看出，最大風(fēng)速為17.1 m/s，最小風(fēng)速為0 m/s，最大浪高為6.38 m/s，最小浪高為0.30 m/s。分別對(duì)應(yīng)著7級(jí)風(fēng)～0級(jí)風(fēng)和7級(jí)海況～2級(jí)海況，可以看出，該監(jiān)測(cè)期間海況較為復(fù)雜，較能反映工作人員在臺(tái)期間的所受典型海況。

表3 數(shù)據(jù)集統(tǒng)計(jì)信息

將實(shí)測(cè)荷載信息進(jìn)行特征參數(shù)提取，并將每10 min特征參數(shù)作為一個(gè)輸入樣本，共包含97個(gè)參數(shù)，為了便于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，以補(bǔ)0的方式將輸入樣本參數(shù)擴(kuò)展為144個(gè)。樣本數(shù)為432，其中360個(gè)樣本作為訓(xùn)練集，72個(gè)樣本作為檢驗(yàn)集。

選取點(diǎn)(4,3,0)處位置進(jìn)行加速度計(jì)算，如圖5所示，該位置位于平臺(tái)塔架底部附近，為日常施工區(qū)域，該點(diǎn)的人員舒適度指標(biāo)具備較高的工程價(jià)值。但本方法不局限于某一位置的人員舒適度研究，而是可以對(duì)平臺(tái)任一位置進(jìn)行計(jì)算。

基于ISO6897規(guī)定的舒適度標(biāo)準(zhǔn)給出該位置處人員舒適度指標(biāo)。圖6繪出了人員舒適度指標(biāo)分布圖。

由圖7所示，A以上未有樣本點(diǎn)存在，說明樣本選取時(shí)間未發(fā)生五年一遇的極端海況。將曲線A與B之間的點(diǎn)設(shè)為Ⅱ級(jí)預(yù)警情況。將曲線B、C之間的點(diǎn)設(shè)為Ⅰ級(jí)預(yù)警情況，人員可能稍有頭暈等情況。將曲線C以下的點(diǎn)設(shè)正常工作狀態(tài)，人員基本感覺不到晃動(dòng)。

圖5 點(diǎn)(4,3,0)所在位置

圖6 人員舒適度指標(biāo)分布

圖7 訓(xùn)練準(zhǔn)確率變化

將人員舒適度指標(biāo)作為輸出樣本，利用卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。首先將輸入樣本矩陣變換成12×12的格式進(jìn)行輸入，卷積層數(shù)為2，第1個(gè)卷積層卷積核大小為2×2，卷積核數(shù)為8，池化層大小為2×2，池化方式采用最大池化；第2個(gè)卷積核大小為2×2，卷積核數(shù)為64，池化層大小為2×2，池化方式為最大池化。全連接層數(shù)為2，節(jié)點(diǎn)數(shù)分別為100、3。選用交叉熵代價(jià)函數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練次數(shù)為10 000次。

圖7和圖8分別給出了準(zhǔn)確率和損失值變化曲線，其中損失值計(jì)算采用交叉熵?fù)p失函數(shù)：

(34)

由準(zhǔn)確率變化圖集最終檢驗(yàn)準(zhǔn)確率可以看出，當(dāng)訓(xùn)練次數(shù)為5 000次時(shí)，準(zhǔn)確率已經(jīng)達(dá)到97.69%，最終10 000次訓(xùn)練完成時(shí)，準(zhǔn)確率達(dá)到99.77%，檢驗(yàn)集準(zhǔn)確率為100%?？梢钥闯龌诰矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于平臺(tái)工作人員舒適度指標(biāo)的預(yù)測(cè)結(jié)果較為準(zhǔn)確，且計(jì)算成本較低。

圖8 損失圖變化

3.3 不同方法結(jié)果對(duì)比分析

同時(shí)，采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和單隱藏層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建荷載特征參數(shù)與人員舒適度指標(biāo)的關(guān)系。圖9、10分別繪出了不同方法準(zhǔn)確率和損失值變化對(duì)比圖。

圖9 不同方法訓(xùn)練準(zhǔn)確率對(duì)比

圖10 不同方法損失值對(duì)比

由圖9可以看出，DNN與BP均出現(xiàn)局部收斂的問題，而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有效地避免了局部收斂的問題，訓(xùn)練準(zhǔn)確率達(dá)到99.77%。

表4給出了最終訓(xùn)練準(zhǔn)確率對(duì)比結(jié)果。由對(duì)比結(jié)果可以看出，相同訓(xùn)練次數(shù)下，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確率達(dá)到100%，DNN與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確率僅為79%。

表4 不同方法準(zhǔn)確率對(duì)比

4 結(jié)論

1)本文基于分形維數(shù)及統(tǒng)計(jì)分析，利用實(shí)測(cè)荷載信息，給出了用于分析平臺(tái)人員舒適度的荷載混合特征參數(shù)選取的方法。

2)本文對(duì)于平臺(tái)運(yùn)動(dòng)特性進(jìn)行分析，采用了中心差分與矢量疊加法結(jié)合ISO6987標(biāo)準(zhǔn)，利用頻域分析法推導(dǎo)人員舒適度指標(biāo)。

3)基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法構(gòu)建人員舒適度評(píng)價(jià)模型。該模型可以很好的對(duì)于平臺(tái)工作人員作業(yè)進(jìn)行指導(dǎo)。