海洋平台冰风激励下的非线性动力学与弛振分析

"本文主要探讨了在冰风激励下海洋平台结构的非线性动力学行为以及弛振分析，利用大数据和算法对这一复杂问题进行了深入研究。" 文章首先提出了一种新的结构冰诱导振动模型。在考虑冰对结构影响的过程中，它分为两个阶段：冰的形变与破碎，这两个过程具有不连续的非线性特性。通过运用非线性分析方法，研究者建立了一个冰-结构相互作用的非线性动力学模型，理论解释了柔性结构在冰诱导振动下的多频率干涉、自激振动和强迫振动现象，并对实验中观察到的“锁动”原理进行了探讨。此外，论文还提供了计算冰力的公式，这些公式可用于海洋工程中的结构设计和计算。 其次，文章深入研究了超弹性非线性。通过采用Davidenvkov的模型，描述了材料的滞回非线性特性，并得出了一些新的动力学行为。这有助于理解结构在冰风激励下如何表现出复杂的动力响应，以及如何通过调整设计参数来优化平台的稳定性。 在大数据的背景下，这个问题的解决依赖于大规模数据的处理和分析能力。通过应用先进的算法，研究人员能够处理大量关于冰、风和海洋平台结构相互作用的数据，揭示出隐藏在复杂动态系统背后的模式和规律。这包括可能的振动模式识别、预测模型构建以及对系统响应的敏感性分析。 此外，这种基于大数据和算法的研究方法还可能涉及到机器学习和人工智能技术，通过训练模型来模拟和预测海洋平台在极端环境下的行为。这些技术可以帮助工程师更好地理解和控制平台在冰风激励下的动态响应，从而提高结构的安全性和耐久性。 这篇论文通过大数据分析和算法的应用，为理解和预测冰风激励下海洋平台的非线性动力学提供了新的视角和工具，对海洋工程领域的设计与优化具有重要指导意义。同时，它也展示了大数据和算法在解决复杂物理问题上的强大潜力。