本发明涉及一种海洋立管非线性吸振器布置方法，特别是涉及一种基于粒子群算法优化非线性能量吸振器布置的方法及系统，属于海洋立管非线性吸振器布置方法。
背景技术：
1、海洋立管是开采海洋油气资源的重要结构。
2、深水立管连接海洋浮式平台和油气资源，像是直升电梯，源源不断运送着油气资源。
3、由于立管是上千米的大直径管道，置于复杂多变的海洋环境中，管道与海流之间产生流固耦合作用，产生大位移、大翻转等大变形现象，使得立管结构产生疲劳和破坏。
4、为了解决这个问题，考虑在立管上施加减振器，通过减振器的吸振效果，减小立管的振幅。
5、传统的吸振器布置方式难以实现最佳减振效果，为此设计一种基于粒子群算法优化非线性能量吸振器布置的方法及系统来解决上述问题。
技术实现思路
1、本发明的主要目的是为了提供一种基于粒子群算法优化非线性能量吸振器布置的方法及系统。
2、本发明的目的可以通过采用如下技术方案达到：
3、一种基于粒子群算法优化非线性能量吸振器布置的方法，包括如下步骤：
4、s11：依据非线性吸振器设计参数，确定吸振器的质量、阻尼系数和非线性刚度参数；
5、s12：根据立管的物理特性和受力情况，建立立管与吸振器耦合动力学方程，描述在海流和波浪作用下的振动行为；
6、s13：设定粒子数量、位置和速度的初始值，定义适应度函数用于评价每个粒子的位置优劣；
7、s14：通过时域最小残值法计算立管系统在不同吸振器布置情况下的振动响应，以振动幅值最小为目标，计算每个粒子位置的适应度值；
8、s15：根据粒子群算法的更新规则，迭代更新每个粒子的位置和速度，逐步逼近最优解；
9、s16：当达到预定迭代次数或适应度函数满足收敛条件时，输出吸振器为最优布置方案。
10、优选的，在步骤s15中粒子群算法的初始化包括：
11、设定粒子群中粒子的数量，以确保搜索空间的充分覆盖；
12、在吸振器布置方案的搜索空间内随机初始化粒子的位置；
13、随机初始化粒子的速度。
14、3、根据权利要求1所述的一种基于粒子群算法优化非线性能量吸振器布置的方法，其特征在于：在步骤s16中适应度函数计算通过以下步骤实现：
15、s21：通过时域最小残值法计算每个粒子对应的吸振器布置方案下立管的振动响应；
16、s22：根据振动响应的振动幅值，计算每个粒子位置的适应度值，以振动幅值最小为目标。
17、优选的，所述粒子群算法的更新规则包括如下：
18、根据惯性权重、个体学习因子和群体学习因子，更新每个粒子的速度；
19、υi(t+1)＝ω·υi(t)+c1·r1·(pbesti-xi(t))+c2·r2·(gbest-xi(t))；
20、υi(t)为粒子i在t时刻的速度；
21、xi(t)为粒子i在t时刻的位置；
22、ω为惯性权重，控制粒子前进的惯性；
23、c1,c2为学习因子，调节粒子向个体最优和全局最优位置移动的速度；
24、r1,r2为[0,1]之间的随机数；
25、pbest为个体最优位置；
26、gbest为全局最优位置；
27、根据更新后的速度，更新每个粒子的位置；
28、xi(t+1)＝xi(t)+υi(t+1)；
29、在每次迭代后，更新粒子的历史最佳位置和全局历史最佳位置。
30、优选的，在s16中收敛条件包括以下之一：
31、达到预定的最大迭代次数；
32、适应度函数值达到设定的阈值；
33、在连续多次迭代后，适应度值变化不显著。
34、一种基于粒子群算法优化非线性能量吸振器布置系统，包括动力学模型模块：用于建立和求解立管的动力学模型，描述立管在海流和波浪作用下的振动行为；
35、参数确定模块：用于确定吸振器的质量、阻尼系数和非线性刚度参数；
36、粒子群算法模块：用于执行粒子群算法的初始化、适应度计算和迭代更新；
37、结果输出模块：用于输出最优的吸振器布置方案。
38、优选的，粒子群算法模块通过以下步骤执行粒子群算法：
39、s31：初始化粒子群，包括粒子数量、位置和速度的设置；
40、s32：计算每个粒子的适应度函数值，通过时域最小残值法计算其对应吸振器布置方案下立管的振动响应；
41、s33：更新每个粒子的历史最佳位置和全局历史最佳位置；
42、s34：根据粒子群算法的更新规则，迭代更新粒子的位置和速度；
43、s35：判断收敛条件并输出最优解。
44、优选的，参数确定模块根据立管动力学模型确定非线性能量吸收器的质量、阻尼系数和非线性刚度参数，以保证减振器在不同布置方案下的性能表现。
45、优选的，多吸振器的海洋立管动力学方程：
46、
47、ω(z,t)是交叉流横向位移；
48、z为轴向坐标；
49、是每单位长度的总质量，包括结构质量和流体质量；
50、ca是流体增加的质量系数，ρf是被移位的流体的密度，d是立管的外径，ei是弯曲刚度，k表示吸振器弹簧刚度，d表示吸振器位移，c1是结构阻尼。c2是减振器阻尼；
51、fω＝fd+fl表示流体力被计算为流体增加的阻尼和升力的总和；
52、mnes表示吸振器质量，q表示尾流振子振幅；
53、εω是范德波尔阻尼，a是无维耦合系数；
54、t(z,t)是变化的轴向张力；
55、ωf表示漩涡脱落频率。
56、进一步，简化模型的表达式如下：
57、
58、υ为无量纲交叉流横向位移；k，c为无量纲吸振器刚度和阻尼；
59、ξ为阻尼比；
60、ωr表示无量纲脱落频率；
61、ωr1为固有频率；
62、st为斯托哈尔数；
63、β和为张力变化的无量纲振幅和量纲频率。
64、进一步，通过时域最小残值法进行求解，得到管道振幅，具体步骤如下：
65、设置基函数，利用基函数，将基函数表示的近似解代入原方程。
66、求出残差
67、通过响应灵敏度法求解构造目标函数
68、
69、进一步，所述基于增强响应灵敏度算法优化目标函数和计算最优解，确定系统参数这一步骤，其具体包括：
70、根据测量数据获取待识别参数；
71、引入tikhonov正则化和置信域限制，并结合系统响应参数计算得到迭代更新量；
72、根据迭代更新量寻找使得目标函数最小的待识别参数；
73、满足迭代终止条件，得到最优解；
74、可选的，以立管整体振幅最小为目标函数，应用粒子群算法确定所述关键区域内各吸振器的最优布设位置，
75、具体包括以立管各节点振幅最小且吸振器布设数量最少为目标函数；
76、根据速度更新公式和位置更新公式来更新当前粒子群中每一个粒子的速度和位置；
77、计算更新后每个粒子的目标函数值，并根据更新后的每个粒子的目标函数值更新每个粒子的最优位置和种群最优位置；
78、判断当前迭代次数是否达到最大迭代次数；
79、若否，则返回步骤根据速度更新公式和位置更新公式来更新当前粒子群中每一个粒子的速度和位置；
80、若是，则输出每个粒子的当前最优位置和当前种群最优位置；所述立管吸振器的布置位置即为当前种群最优位置。
81、第二方面，本技术提供一种考虑涡激振动效应非线性能量吸振器的优化布置方法及系统，提出一种考虑涡激振动效应吸振器优化配置准则，确保在有限的减振器个数情况下，使得立管的吸振效果达到最佳。
82、本发明的有益技术效果：
83、本发明提供的一种基于粒子群算法优化非线性能量吸振器布置的方法及系统，采用智能算法进行优化布置成为研究热点，粒子群算法作为一种优化算法，具有收敛速度快、全局搜索能力强等特点，适用于复杂的非线性系统优化问题。
1.一种基于粒子群算法优化非线性能量吸振器布置的方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于粒子群算法优化非线性能量吸振器布置的方法，其特征在于：在步骤s15中粒子群算法的初始化包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于粒子群算法优化非线性能量吸振器布置的方法，其特征在于：在步骤s16中适应度函数计算通过以下步骤实现：
4.根据权利要求2所述的一种基于粒子群算法优化非线性能量吸振器布置的方法，其特征在于：所述粒子群算法的更新规则包括如下：
5.根据权利要求2所述的一种基于粒子群算法优化非线性能量吸振器布置的方法，其特征在于：在s16中收敛条件包括以下任意一个：
6.一种基于粒子群算法优化非线性能量吸振器布置系统，基于权利要求1-5任意一项所述的一种基于粒子群算法优化非线性能量吸振器布置的方法，其特征在于：包括动力学模型模块：用于建立和求解立管的动力学模型，描述立管在海流和波浪作用下的振动行为；
7.根据权利要求6所述的一种基于粒子群算法优化非线性能量吸振器布置系统，其特征在于：粒子群算法模块通过以下步骤执行粒子群算法：
8.根据权利要求7所述的一种基于粒子群算法优化非线性能量吸振器布置系统，其特征在于：参数确定模块根据立管动力学模型确定非线性能量吸收器的质量、阻尼系数和非线性刚度参数，以保证减振器在不同布置方案下的性能表现。
9.根据权利要求8所述的一种基于粒子群算法优化非线性能量吸振器布置系统，其特征在于：多吸振器的海洋立管动力学方程：
