伴随着我国油气勘探和开采难度的不断增加,特别是非常规油气井的大量开发,连续油管作业技术得到广泛应用。连续油管在工作过程中要经过反复弯曲拉直变形,高内压作业的综合作用,容易导致塑性变形、疲劳失效等问题。因此研究连续油管在反复塑性弯曲及高内压下的截面变形和低周疲劳失效问题,对指导连续油管的生产作业具有重要意义。本文以CT80连续油管为研究对象,针对连续油管在内压和循环弯曲复合载荷下的变形和疲劳寿命问题,采用实验、理论研究和有限元仿真三种方法进行分析和计算。并依次为基础,利用人工神经网络理论,进一步分析了带有表面缺陷连续油管的疲劳寿命。具体研究内容如下:首先,本文以CT80为研究对象,通过连续油管疲劳试验,得到不同弯曲半径及不同内压下连续油管的直径及壁厚随循环次数的变化规律。其次,针对连续油管在内压和弯曲循环复合载荷作用下的大变形问题建立力学数值模型,模型采用非线性环理论、塑性增量理论和虚功原理,并用MATLAB编写程序计算连续油管的直径增长和壁厚减薄。与此同时,基于Chaboche强化理论模型,利用ANSYS有限元建立带内压连续油管反复弯曲拉直的三维模型,得到连续油管截面变形随弯曲循环次数的变化规律。最后,利用人工神经网络理论,分析带表面缺陷连续油管的低周疲劳寿命。基于自组织特征映射神经网络(SOFM)与径向基函数神经网络(RBF),考虑连续油管表面缺陷的影响,建立连续油管寿命预测的混合网络模型,并与BP神经网络对比,精度与稳定性均优于BP神经网络。