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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种用于海底柔性管道隆起屈曲预测及覆土参数优化设计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119106473B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411081553.4，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权一种用于海底柔性管道隆起屈曲预测及覆土参数优化设计方法是由袁林;闫军翰;何金蔚;王创祎设计研发完成，并于2024-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于海底柔性管道隆起屈曲预测及覆土参数优化设计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种用于海底柔性管道隆起屈曲预测及覆土参数优化设计方法，包括：S1、参数化建模；S2、批量后处理结果；S3、深度学习神经网络模型构建。本发明的方法可以对非粘结柔性管的隆起屈曲问题进行快速的参数化建模，且通过将管道赋予GeneralBeamSection梁截面属性，以及计算等效膨胀系数，实现对非粘结柔性管隆起行为的准确模拟。此外，通过大量有限元算例训练得到的神经网络模型能够实现柔性管隆起屈曲预测与覆土参数的优化设计，从而提高工程的安全性和经济性。

本发明授权一种用于海底柔性管道隆起屈曲预测及覆土参数优化设计方法在权利要求书中公布了：1.一种用于海底柔性管道隆起屈曲预测及覆土参数优化设计方法，其特征在于：所述方法的步骤为： S1、参数化建模： 利用PYTHON语言对计算模型进行参数化建模，批量提取安装路由勘察钻孔点土壤数据，实现整体安装路由上的柔性管道和土壤模型的快速建立； S2、批量后处理： 利用PYTHON语言对S1生成的有限元计算文件批量处理，提取包括管道隆起位移、临界温度的关键变量历史时程； S3、深度学习神经网络模型构建： 利用PYTHON语言训练并验证柔性管道隆起屈曲的人工神经网络机器学习模型，实现对海底柔性管道隆起屈曲预测与覆土优化设计； 所述S1具体为： 1根据柔性管道的几何设计参数，自动生成节点编号及空间坐标信息，构建有限元模型的节点，所述几何设计参数包括管道长度、缺陷形式、缺陷幅值及土体厚度； 2根据1中的节点空间信息继续构建管-土作用单元和管道单元，所述柔性管道为由多层材料复合而成的非粘结柔性管道，将柔性管道截面设置为GeneralBeamSection梁截面属性，并输入柔性管道外径、管道内径、压缩方向和拉伸方向的轴向刚度、弯曲刚度、扭转刚度、压力膨胀系数，热膨胀系数，采用等效膨胀系数的方法，同步考虑压力变化与温度荷载，等效膨胀系数的计算公式如下： ； 其中：为热膨胀系数，为压力膨胀系数，T1为设计温度，T0为初始温度，Pi为管道设计内压，Pe为管道设计外压； 3根据勘察钻孔点土壤数据，建立管-土轴向、垂向及水平方向相互作用模型，土壤计算根据具体工程设计情况调整； 4设置柔性管道的初始温度，设置模型的边界条件与载荷； 5根据柔性管线安装路由的勘察钻孔点土壤数据批量生成有限元计算文件并利用脚本批量提交计算。

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