基于船体监测与波浪逆分析方法的矿砂船船体应力估算

《Marine Structures》：Hull stress estimation of ore carrier based on the hull monitoring and wave inverse analysis method

　　

本研究针对大型矿砂船船体应力估算精度问题，对比评估了两种技术路径的性能差异：其一为直接分析（Direct Analysis, DA），该方法采用全球波浪再分析数据驱动有限元模型进行计算；其二为波浪逆分析（Wave Inverse Analysis, WIA），该方法基于船体监测系统数据直接识别遭遇波浪条件。研究人员针对16个结构位置的长期最大期望应力值进行了对比评估。结果表明，DA方法的估算误差低于30%；而WIA方法仅需4个优化布置的传感器输入，即可将误差显著缩减至15%以内。这种性能提升归因于WIA能够识别“精准”的定向波浪谱，捕捉局部波浪现象及快速应力波动，而这些特征往往因网格化再分析模型时空分辨率的限制而被平滑处理。尽管由于测量噪声及预计算响应函数（RAO）中存在吃水、纵倾和重量分布等不确定性，仍存在一定偏差，但研究结果证实了WIA作为一种高鲁棒性、高实用性的实时船体应力监测框架的价值。该方法可作为船体结构数字孪生（Digital Twin for Ship Structure, DTSS）及船载决策支持系统发展的基础技术。

论文解读：基于波浪逆分析的矿砂船船体应力高精度估算方法研究

研究背景与意义

准确掌握船舶遭遇波浪及其引发的结构响应，对于保障海上安全、提升运营效率及优化未来船型设计至关重要。随着传感技术的发展，船体监测系统的应用日益广泛，为构建船体结构数字孪生（DTSS）提供了数据基础。然而，传统的直接分析（DA）方法依赖于全球波浪再分析数据，受限于网格空间分辨率，难以捕捉特定海域内复杂的局部波浪现象，特别是由多向涌浪叠加引起的“快速应力增长”事件，导致数值模拟与实船测量结果存在显著偏差。为弥补这一差距，波浪逆分析（WIA）方法应运而生，旨在通过同化实时船体响应数据反演遭遇波浪条件。但目前针对大型矿砂船的多维波-船耦合逆分析问题尚待深入验证。

为此，日本国家海事研究所的研究人员Masayoshi Oka与Xi Chen开展了一项针对大型矿砂船的高保真应力估算研究。该研究提出了一种集成了垂向与横向弯曲响应的多维波浪逆分析框架，并验证了其在实船环境下的性能。研究证实，相较于传统DA方法，WIA能显著提升应力估算精度，误差控制在15%以内，是构建实时船载决策支持系统与DTSS的核心技术。该论文发表于海洋工程领域知名期刊《Marine Structures》。

主要关键技术方法

研究人员依托一艘航行于日本至澳大利亚航线的21.5万吨级矿砂船开展实海域监测研究。船体监测系统集成光纤光栅（FBG）应变传感器，在4个货舱共布置16个测量点，采样频率为20Hz，监测周期为2022年12月至2023年7月。研究采用了两种数值模拟方法：一是基于日本气象协会（JWA）全球波浪再分析数据的直接分析（DA），利用预计算的波浪响应算子（RAO）结合有限元法（FEM）计算应力；二是波浪逆分析（WIA），构建了包含216个参数的定向波浪谱优化模型，融合垂向弯曲应力（VBS）与横向弯曲应力（HBS）进行多轴响应反演，并采用遗传算法与改进Powell法相结合的混合优化策略求解。长期应力预报采用25年重现期（对应10⁸次遭遇波浪）作为基准。

研究结果

1. 验证预测系统

研究人员建立了涵盖船体监测与数值模拟的完整分析流程。通过将实测应变乘以弹性模量（E=206,000 MPa）转换为应力，并与数值模拟结果进行对比。短期分析时长设定为1小时，长期分析基于短期超越概率累积法进行计算。

2. 船体监测

研究对象矿砂船总长319.95米，型宽55.0米，服务航速14.5节。传感器主要布置于舷侧纵舱壁及底部纵桁等关键结构部位。数据处理中剔除了0.3Hz以上的高频振动分量，并通过零穿越分析计算响应标准差。对比表明，线性高斯过程假设下的长期分布与非线性分析结果差异较小，验证了短期概率累积法的适用性。

3. 直接分析（DA）

DA方法利用预计算的RAO数据库（频率范围0.2至1.5 rad/s，浪向角0至360度）结合JWA再分析波浪谱进行计算。结果显示，DA能够捕捉应力的整体变化趋势，但在最恶劣海况（WSS）下，数值预测的最大应力值比实测值低约20%，且无法复现数小时内发生的快速应力激增现象。

4. 逆分析（WIA）

WIA方法利用4个优化测点的应变数据（H4_04R, H4_03L, H2_03L, H6_03L），将其解耦为对称的VBS与反对称的HBS分量，以稳定216参数模型的求解。在最恶劣海况期间，WIA将用于反演的输入测点应力估算误差从DA的20%降低至1%–2%。即便在未参与反演的其他测点，误差也降至15%左右，较DA改善了一半以上。WIA成功识别出波浪谱的双峰特征及精确的波向，解释了DA未能捕捉的快速应力增长机制。

5. 长期预测

对16个测点的25年长期最大期望应力（Q=10^?8）进行评估。结果显示，仅使用VBS的三分量WIA平均百分比误差（MPE）为-11%，而融合了VBS与HBS的四分量WIA将MPE优化至2%，均方根百分比误差（SPE）保持在14%左右。相比之下，DA的MPE为-17%，SPE为12%，且在船艏等区域误差可达40%。值得注意的是，使用全部16个测点的WIA精度反而下降（MPE为-41%），表明冗余或敏感性低的响应会引入矩阵病态问题，影响反演稳定性。

6. 结论

研究证实，DA虽能实现<30%的估算精度，但受限于再分析数据的时空分辨率。WIA利用4个测点数据可将精度提升至<15%，并能有效捕捉局部“精准”波浪引发的极端响应。残余误差主要源于RAO对实际吃水、纵倾及压载状态变化的敏感性。WIA具备30分钟内的反馈能力，具备极高的实船应用价值。

总结与讨论

研究人员指出，传感器选择是WIA数值稳定性的关键。VBS与HBS的组合提供了能量主导且线性无关的响应，解决了斜浪下的矩阵病态问题。虽然WIA能精确估计遭遇波浪谱，但要确定具体结构热点应力，仍需依赖高保真的RAO。目前的RAO模型存在固有不确定性，未来需结合实船监测数据进行模型更新，特别是考虑腐蚀导致的厚度损失（CITL）对结构刚度的影响。此外，将WIA与DTSS深度融合，同步估计波浪环境与更新船舶状态参数（如实时装载工况），是实现全生命周期结构完整性管理的必然趋势。该研究为高精度船体健康监测提供了重要的理论与实证支撑。