基于强化学习的疲劳损伤结构全生命周期维修策略研究

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船舶结构维修是船舶保障的一项重要工作,贯穿船舶的整个服役期。随着人们结构可靠性的重视,以预防为主的维修方式得到了推广。定时维修是预防性维修的常用策略,指的是结构服役到预先规定的间隔期,按事先安排的内容进行维修,而不考虑结构的实际状态。这种维修方式存在着难以准确地确定维修时间间隔这一缺点,因此难以充分利用结构的剩余寿命,造成维修不足或过度等现象。随着监测、传感和诊断技术的快速发展,视情维修策略在进行维修时能够考虑到结构实际运行状态,相较于定时维修更具有经济效益。视情维修的优点是针对性强,能够充分利用结构的服役寿命,同时也能够有效预防故障的发生。视情维修是保障船舶结构生命周期内可靠性要求的重要措施,针对疲劳损伤结构本文提出了视情维修策略智能化制定方法。强化学习是机器学习的一种重要方法,作为一种决策优化工具,求解最优视情维修策略是强化学习的一个常见应用场景。引入强化学习的目的是训练一个决策者,在不同的状态下给出最优维修措施类型。视情维修策略作为强化学习中的一个优化问题已经有了很多的研究,然而作为强化学习系统中重要部分,退化过程建模过多地依赖于假设,缺少针对实际退化过程的研究。本文以船舶疲劳损伤结构的维修策略为研究对象,首先基于疲劳损伤机理求解了最优定时维修策略,分析了不同检测次数与维修效果对最优策略的影响;随后通过经验假设船舶退化过程,以强化学习为优化方法,研究了多退化状态船舶的视情维修策略,验证了通过强化学习求解视情维修策略的可行性;最后提出了一种基于疲劳损伤机理的强化学习视情维修策略优化的框架,并将其应用到某船舶疲劳损伤结构中,得到了其最优视情维修策略并比较了几种不同的视情维修策略的优劣。该框架基于退化机理来求解视情维修策略,有效提高船舶视情维修策略的经济效益,保障了船舶生命周期中安全水平,推进了强化学习在船舶结构视情维修中的实际应用。
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