考虑椭圆度与材料硬化的柔性管道骨架层径向压缩力学响应预测理论与数据驱动方法

针对柔性管道骨架层在安装过程中因张力器径向压缩导致的塑性变形问题，研究人员结合塑性铰理论（考虑椭圆度和材料硬化）与注意力机制-LSTM神经网络，提出等效径向刚度模型与局部应力预测方法。结果表明，理论模型在考虑材料硬化时精度更高，而数据驱动模型能精准预测骨架层径向/环向应力，为复杂截面管道的力学分析提供新思路。

　　

随着海洋资源开发向深水区推进，柔性立管作为油气输送的关键部件，其安装过程中的径向压缩载荷易导致骨架层（carcass layer）塑性变形，进而引发结构失效。传统等效模型因忽略复杂截面特性而精度不足，有限元分析则面临计算效率低、收敛困难等问题。为此，中国研究人员联合挪威科技大学团队在《Marine Structures》发表研究，通过理论建模与数据驱动融合的方法，揭示了骨架层在径向压缩下的力学响应机制。

研究采用塑性铰理论（plastic-hinge theory）框架，引入等效径向刚度（equivalent radial stiffness）概念，结合椭圆度（ellipticity）和材料硬化（material hardening）因素，预测了骨架层弹塑性阶段的载荷-位移曲线；同时利用注意力机制（attention mechanism）和长短期记忆网络（LSTM）构建数据驱动模型，通过输入椭圆度、内径和载荷-位移响应，实现了局部关键位置应力的高精度预测。样本数据来源于有限元仿真与实验验证。

塑性铰理论考虑椭圆度
通过将骨架层简化为椭圆管模型，建立考虑双线性弹塑性本构的理论方程。研究发现，忽略材料硬化会导致理论模型低估实际承载能力，而引入等效径向刚度后，预测结果与实验误差显著缩小。

骨架层局部应力预测
针对复杂截面应力分布不均的难题，LSTM-注意力模型通过特征聚焦（如椭圆度、内径）实现了径向应力σ_r
和环向应力σ_θ
的精准预测，平均相对误差低于5%，显著优于传统等效方法。

结论与意义
该研究首次将等效刚度理论与深度学习结合，解决了复杂截面管道塑性阶段力学行为预测的瓶颈问题。理论模型为工程快速评估提供了工具，而数据驱动方法突破了传统模型对非均匀截面变形的表征局限。成果可推广至其他复杂截面管道的压缩载荷分析，对深水柔性立管安全设计具有重要指导价值。研究获中国国家自然科学基金（52201312、U1906233）和山东省重点研发计划（2024CXGC01080）支持。