【摘 要】
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随着油气资源的开采从内陆走向深海，海洋立管和海底管道作为油气生产系统的重要组成部分，其结构强度等问题逐渐受到关注。涡激振动现象是导致这类细长柔性圆柱结构遭受疲劳损伤的重要原因。目前，关于柔性圆柱的涡激振动研究还不够透彻，尤其是对工程实际中普遍存在的复杂工况还需更深入的研究。专家学者们尝试采用多种方式对其振动响应进行预报，但尚未得到准确有效的办法。
本文尝试了一种新的涡激振动预报方式，将机器学习的方法应用其中，以实验数据作为依托，构建柔性圆柱的涡激振动响应预报模型。主要进行了如下工作：
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随着油气资源的开采从内陆走向深海，海洋立管和海底管道作为油气生产系统的重要组成部分，其结构强度等问题逐渐受到关注。涡激振动现象是导致这类细长柔性圆柱结构遭受疲劳损伤的重要原因。目前，关于柔性圆柱的涡激振动研究还不够透彻，尤其是对工程实际中普遍存在的复杂工况还需更深入的研究。专家学者们尝试采用多种方式对其振动响应进行预报，但尚未得到准确有效的办法。
本文尝试了一种新的涡激振动预报方式，将机器学习的方法应用其中，以实验数据作为依托，构建柔性圆柱的涡激振动响应预报模型。主要进行了如下工作：
(1)分别采用BP神经网络方法、支持向量机方法和高斯过程回归方法构建了垂直来流下柔性圆柱涡激振动响应的预报模型，模型输入数据为流速、轴向力及轴向空间位置，可以预报横流向及顺流向位移和频率响应。
(2)采用以上三种机器学习方法构建了倾斜来流下柔性圆柱涡激振动响应的预报模型，模型输入数据较垂直工况增加了来流倾角，同样能够实现横流向及顺流向位移和频率响应的预报。
通过测试集对所得机器学习预报模型进行了检验，发现各个模型的预测结果都能达到很高的准确程度。对比三种机器学习方法的优缺点以及预报结果三维图，认为在本文所探讨的工况及变量范围之内，支持向量机在三种方法中最为适合用于柔性圆柱的涡激振动预报。
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