一种基于数字孪生的流固耦合降阶模型构建方法

    公开(公告)号:CN117973246A

    公开(公告)日:2024-05-03

    申请号:CN202311732561.6

    申请日:2023-12-17

    摘要: 本发明涉及的是一种基于数字孪生的流固耦合降阶模型构建方法,它包括:建立流体域和固体域物理模型,对其进行网格共节点处理并进行网格划分,抑制固体域模型,仿真求解流体域网格全阶模型,以入口速度为激励,以流固耦合面的压力变化为输出响应,构建流体降阶模型;抑制流体域模型,仿真求解固体域网格全阶模型,同样以压力作为激励,以应力、位移作为输出响应,构建固体降阶模型;将流体降阶模型输出的压力变化响应,作为固体降阶模型的输入激励,即可得到将流体降阶模型与固体降阶模型相结合的流固耦合降阶模型。本发明相较于传统流固耦合方法,采用流固耦合降阶模型的计算时间可以从小时级缩短至秒级。

    一种基于数字孪生的导管架结构疲劳寿命在线预测方法

    公开(公告)号:CN116992733A

    公开(公告)日:2023-11-03

    申请号:CN202311060988.6

    申请日:2023-08-22

    摘要: 本发明涉及的是一种基于数字孪生的导管架结构疲劳寿命在线预测方法,它包括:建立导管架三维模型;对导管架三维模型进行动力学仿真分析,导入一段风浪载荷时间历程数据作为环境载荷输入,并设定好边界条件,得到导管架有限元模型;利用有限元软件对导管架结构的动力学响应和疲劳特性进行分析并建立动力学响应数据集和疲劳寿命数据集;利用模型降阶技术构建导管架动态降阶模型;利用长短期记忆神经网络算法构建基于时间序列的疲劳寿命预测模型;建立导管架结构疲劳寿命数字孪生监测系统。本发明能够针对真实导管架平台结构建立数字孪生模型,实现对导管架结构的疲劳寿命进行实时在线准确预测,可以有效提高疲劳寿命预测的时效性与精度。