基于张力信号的深海网箱网纲损伤监测方法

doi:10.16183/j.cnki.jsjtu.2023.372

基于张力信号的深海网箱网纲损伤监测方法

杨孟婕¹^,², 任浩杰^,¹^,², 任浩³, 许玉旺¹^,², 张萌萌¹^,²

1.上海交通大学海洋工程国家重点实验室,上海 200240

2.上海交通大学海洋装备研究院, 上海 200240

3.鹏城实验室数学与理论部,广东深圳 518055

Damage Monitoring Method for Deep-Sea Net Cage Rope Structure Based on Tension Signal

YANG Mengjie¹^,², REN Haojie^,¹^,², REN Hao³, XU Yuwang¹^,², ZHANG Mengmeng¹^,²

1. State Key Laboratory of Ocean Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China

2. Institute of Marine Equipment, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China

3. Department of Mathematics and Theories, Pengcheng Laboratory, Shenzhen 518055, Guangdong, China

通讯作者: 任浩杰,助理研究员,博士生导师;E-mail:renhaojie@sjtu.edu.cn.

责任编辑: 王一凡

收稿日期: 2023-08-7 修回日期: 2023-08-25 接受日期: 2023-09-1

基金资助:

国家自然科学基金(52101323)
国家自然科学基金(52271283)
上海市自然科学基金(22ZR1434100)
上海市教育委员会和上海市教育发展基金会“晨光计划”(22CGA10)

Received: 2023-08-7 Revised: 2023-08-25 Accepted: 2023-09-1

作者简介 About authors

杨孟婕(1999—),硕士生,从事深海养殖网箱结构监测研究.

摘要

网衣系统是深远海大型网箱的重要组成部分,网纲线结构作为网衣系统的骨架,承担着网衣系统主要水动力载荷,针对其健康状态的监测至关重要.围绕网纲结构实时性损伤监测问题,构建网纲结构有限元数值模型,对比分析网纲完整及损伤状态下力学特性.结果表明:网纲发生破断损伤时,破损网纲线端部张力载荷急剧下降,相邻网纲线端部张力载荷则出现放大现象.基于这一张力载荷突变及破损网纲对无破损网纲载荷影响特征,定义了网纲张力相关系数、总影响值以及张力变化系数3个损伤识别参数,建立了基于网纲张力信号的实时损伤监测方法.该方法由张力变化系数出现极值阶跃判定网纲线破断编号,并由张力变化系数值与端部距破损位置距离成正比的规律确定破断网纲具体断裂位置.研究工作可实现实时网纲结构损伤监测,对深海养殖网箱的健康运维提供有益帮助.

关键词： 深海网箱; 损伤监测; 张力; 相关系数

Abstract

The net system is an important component of the deep-sea net cages. As the bone structure of the net system, the rope structure bears the main hydrodynamic load of the net system, making the monitoring its health status essential. Aiming at the online damage monitoring of the rope structure, a finite element numerical model of the rope structure is developed, and the mechanical properties of the rope structure under intact and damaged conditions are compared and analyzed. The results show that when the rope is damaged, the end tension load of the damaged rope decreases sharply, while the end tension load of the adjacent rope increases. Based on the characteristics of these sudden tension changes and the influence of the damaged rope on the load of undamaged rope, three damage identification parameters are defined as the tension correlation coefficient, the total influence value, and the tension variation coefficient of the rope structure. Additionly, an online damage monitoring method based on rope tension signal is proposed. This method identifies the damaged rope by detecting an extremum step in the tension variation coefficient, and determines the specific damaged position by analyzing the proportion relationship between the tension change coefficient and the distance from the end to the damaged position. The research provides a reliable method for online monitoring of rope structure damage for the healthy operation and maintenance of deep-sea net cages.

Keywords： deep-sea net cage; damage monitoring; tension; correlation coefficient

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本文引用格式

杨孟婕, 任浩杰, 任浩, 许玉旺, 张萌萌. 基于张力信号的深海网箱网纲损伤监测方法[J]. 上海交通大学学报, 2025, 59(4): 550-560 doi:10.16183/j.cnki.jsjtu.2023.372

YANG Mengjie, REN Haojie, REN Hao, XU Yuwang, ZHANG Mengmeng. Damage Monitoring Method for Deep-Sea Net Cage Rope Structure Based on Tension Signal[J]. Journal of Shanghai Jiaotong University, 2025, 59(4): 550-560 doi:10.16183/j.cnki.jsjtu.2023.372

随着全球鱼类消费量的迅速增长^[1],渔业发展的重点从捕捞转向养殖,从近海走向深远海,智能化深远海网箱产业也随之蓬勃发展^[2].在这一背景下,以大尺度钢架结构和网衣系统组成的大型网箱成为深远海养殖的主要装备,如经海1号坐底式网箱和深蓝1号浮式网箱^[3].大型网箱的网衣系统主要由网纲和网衣组成,通过编织等工艺固定在一起.网纲作为网衣系统的骨架结构,其线直径一般为网衣直径的几倍甚至十几倍,承担着网衣系统遭受的主要浪流载荷,并张紧网衣系统,以防止网衣的大变形造成养殖水体大量损失.网纲一旦断裂,将直接导致与之相连接的网衣撕裂破碎,造成网箱内大量鱼类逃逸,从而产生严重的经济损失^[4].因此,实现网衣系统网纲线结构的损伤监测对整个网箱的健康运维具有重要意义.

当前针对网衣系统包括网纲在内结构物的损伤监测已有一些研究,但尚不成熟,主要包括声呐探测法、埋线探测法和图像识别法^[5].国外学者Bjerkeng等^[6]在利用声纳对鱼类行为研究的过程中发现,可以通过鱼群的异常声波图像,间接识别网衣系统的破损.在此基础上,王润田等^[7]提出通过围绕网箱外侧构建声学警戒带的方式监测鱼群的逃逸行为,间接判断网箱的破损.声纳探测法对水质要求不高,探测范围较广,但准确度较低,网箱外的游动鱼群会对网衣系统健康状态造成误判,并且难以准确判断网衣系统尤其是网纲结构损伤的具体位置^[8].国内学者针对目前网箱损伤监测存在的问题,提出了埋线探测法^[9],预先在网线中埋入金属导线,当网衣系统破损后,破损位置形成的电流回路异常,触发报警.埋线探测法虽然反应迅速且识别准确,对水质环境没有要求,但金属导线的存在会对网衣本身力学性能产生不良影响,更易疲劳破坏,缩短网衣系统寿命^[10].图像识别法相比前两者识别方法而言最为常用,其通过水下机器人或水下航行器利用摄像机对网衣进行图像采集,进而识别图像信息对网衣破损情况进行判断,如Liao等^[11]提出了一种配合自主巡航无人遥控潜水器(ROV)的基于机器视觉和深度学习的远海网箱损伤检测方法,能够提高网箱检测效率;Zhao等^[12]提出一种基于图像处理技术的损伤检测方法,利用对静态照片中网格节点特征的识别可以实现海生物附着网衣的损伤检测;郭铁铮等^[13]提出一种以仿生机器鱼为载体的网箱破损视觉检测方法,建立水下成像模型,不仅可以准确检测网箱破损,还可以实现破损位置的定位;Labra等^[14]提出一种面向ROV采集的视频信息进行实时处理的网衣系统损伤检测综合算法,可以适应水下照明变化、漂浮物遮挡等不利情形下的识别.但图像识别法对摄像头的像素质量有较高要求,且需搭载水下机器人,因此成本较高,并且不适用于水质较差的情况.从上述分析可以看出,目前深海养殖网箱网衣系统健康状态监测方法尚未有较为成熟和便捷的检测手段.大多检测方法,尤其是图像识别方法,需定期进行人工巡检来确定网衣系统的破损情况,不仅需要耗费大量人力物力,还存在着网衣系统关键网纲系统损坏无法及时发现以及潜水器巡检效率低、安全性差等问题.综上,开发一种可实时连续性的网衣系统损伤监测方法意义巨大.

从实现深海养殖网箱网衣系统关键骨架结构网纲损伤监测出发,首先简化选取了典型单片网衣系统,建立了网衣系统骨架网纲结构有限元数值模型,模拟了网衣系统网纲完整状态和破损状态下力学特性.通过对网纲端部张力载荷的对比分析,阐明了网纲破损状态下,网纲端部张力变化特性.基于该特性,通过计算端部张力的相关系数得到基于网纲张力信号的实时破损监测方法.该方法可在不破坏网衣系统本身结构情况下实现实时网纲损伤识别,对深海养殖网箱网衣系统的健康运维起到有益帮助.

1 数值计算模型

1.1 网纲有限元模型

网衣系统包括网衣和网纲.网箱结构的主要传力方式是当网衣遭受浪流作用时,网衣所受的水动力载荷传递至网纲结构,继而由网纲传递至与之相连深海养殖网箱的立柱等支撑结构.为了探究网衣系统网纲结构的完整及破损力学变化特性,本文选取网箱结构单片网衣系统进行分析,并将网衣简化为载荷来源,建立网纲骨架有限单元模型,如图1所示.图中:U为均匀流流速.经海1号网箱^[15]的单片网衣系统包含纵横各17根网纲线.其中,网纲线材料为超高强度聚乙烯,直径 24 mm,相邻网纲间距2.5 m.网纲为编织结构,采用三维桁架单元建模,每条网纲线划分为4个单元,桁架单元之间采用铰接方式连接,用于模拟网纲线只具有承拉特性,不具备承弯特性.网衣系统初始建立在XOY平面内,外侧红色高亮节点位置施加简支约束.

图1

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图1 网纲结构有限元模型简化及计算示意图

Fig.1 Simplification and calculation of finite element model of rope structure

1.2 水动力载荷计算

网纲结构的载荷主要来源于网衣以及网纲线自身的水动力载荷.对于网衣及网纲这种细长柔性结构水动力载荷,一般采用Morison模型或Screen模型进行计算^[16].与Screen模型相比, Morison模型能够计及网纲线单元的变形特性,因此本文采用Morison模型进行网纲载荷计算.为了合理确定网纲及网衣的水动力载荷系数,根据Screen模型水动力系数经验公式求解水动力等效的Morison模型下水动力系数.

基于Morison模型,在流载荷作用下,单位长度网衣的水动力载荷可表示为

(1)

\begin{matrix} F_{D} = \frac{1}{2} ρ C_{D} d {(U c o s α)}^{2} c o s α \end{matrix}

式中:F_D为单位长度网线的水动力载荷;ρ为海水密度,ρ=1 025 kg/m³;C_D为网线的阻力系数;d为网纲线直径;α为来流攻角,即流向与网面法向的夹角.由于Morison模型中水动力系数较难确定,所以网线阻力系数采用更为成熟的Screen模型水动力系数经验公式,根据水动力等效原则进行转化求取.

实尺度网衣的单元较多,不方便建模,所需计算时间较长,因此考虑将网衣计算模型简化^[17],保证简化前后的网衣系统满足:水动力等效、拉伸刚度等效、质量等效,分别表示为

(2)

\begin{matrix} C_{d_t} d_{t} = \sum C_{d_k} d_{k} \end{matrix}

(3)

E_{t} A_{s_t} = \sum E_{k} A_{s_k}

(4)

M_{t} = M_{k}

式中:C_{d_t}和C_{d_k}分别为等效后和等效前的网衣水动力系数;d_t和d_k分别为等效后和等效前的网衣直径;E_t和E_k分别为等效后和等效前的网衣弹性模量;A_{s_t}和A_{s_k}分别为等效后和等效前的网衣横截面积;M_t和M_k分别为等效后和等效前的网衣质量.

1.3 数值计算工况

实际工程中,网纲线断裂位置会出现在某一应力集中处或严重磨损导致网纲线强度下降的某一处位置,且该网纲线断裂后刚度下降,不再作为主要承力结构;另外,网纲一旦破损将撕扯拉裂相连的网衣,导致断裂网纲附近的网衣大面积破损.因此,单根网纲出现单个破损点即定义为严重破损情况,应当立即维护.数值计算工况包括完整工况和不同位置处单根网纲破损工况.

鉴于断裂网纲线附近的网衣大面积撕裂,假设网纲断裂位置与网纲相连部分的网衣水动力也对应全部损失.本文对网纲格线不同破断位置进行遍历,来观测不同破断位置的力学特性变化.考虑到计算模型以及环境载荷的对称性,仅需计算1/8网面内网纲依次破断的工况,即平行于X向网纲断裂工况45种、平行于Y向网纲断裂工况45种以及1种完整网衣系统工况,每种工况对应计算0.25、0.50、0.75、1.00 m/s这4种流速,如表1所示.

表1 试验工况

Tab.1 Test cases

工况	模型	破断位置	U/(m·s^-1)
CASE0	完整网纲	—	0.25, 0.50, 0.75, 1.00
CASE1~45	单根网纲破断	Y向网纲	0.25, 0.50, 0.75, 1.00
CASE46~90	单根网纲破断	X向网纲	0.25, 0.50, 0.75, 1.00

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为了清楚地表示计算工况,采用图2所示坐标的形式对网纲线进行编号, $X 向和 Y$ 向的17根网纲分别编号为1~17,网纲两端的支座位置标号为0或18,网纲内节点编号采用节点所在 $X 和 Y$ 向网纲编号表示.以破损工况CASE2破断点a为例,其 $Y$ 坐标9号网纲断裂,断裂位置位于 $X$ 坐标10~11号之间,CASE2工况破断位置表示为(10~11, 9).以此类推,破损工况CASE4、CASE7、CASE55破断位置分别表示为:点b (12~13, 9)、点c (15~16, 9)、点d (12, 7~8).

图2

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图2 试验工况示意图

Fig.2 Diagram of test cases

2 网纲损伤状态下的力学特性演化

首先选取网纲完整工况和单根网纲破损CASE2工况的有限元数值分析结果进行对比,图3所示为两种工况下的应力分布云图.由图3(a)网纲完整工况应力结果可以看出,从X向或从Y向单方向来看,单根网纲上应力差距不大,靠近端部网纲应力较小,而中间部位的网纲线应力较大.图3(b)展示了破损工况CASE2下的应力分布,图中显示当a位置破断后,所在网纲线应力骤然下降,同方向网纲线及与之垂直的网纲线的应力分布特征变化不明显.造成这一现象的原因主要是当网纲完整时,各网纲轴向刚度相似,水动力载荷引起的张力载荷被各个网纲线共同承担.然而当某一网纲线破损后,断裂位置变为自由端,该网纲线由于边界条件的改变而出现承拉刚度急剧下降,从张力载荷沿刚度分配的角度来看,该网线所承担的张力也会相应大幅度降低,继而出现当前网纲应力骤降的结果.这一显著应力分布特征变化将为网箱网纲线的健康监测提供重要特征监测方向.

图3

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图3 完整工况与破损工况CASE2的应力云图

Fig.3 Stress cloud diagram of intact condition and damage condition in CASE2

对于实际网纲系统,监测网纲应力较为困难,而对于网纲线张力的监测则是一种可选择的途径,应力的突变也对应着张力的突变.在实际深海养殖中,以经海1号网箱为例,在每根网纲线端部均通过滑轮在养殖网箱顶部提拉,并设置简单的张力传感器,网纲端部的张力监测将成为判定网纲是否破损的重要手段.因此,有必要对网纲线完整工况和破损工况下端部的张力变化特征进行进一步观测.

为了揭示网纲破断后端部张力的变化规律,提取90种破损工况下网纲端部的张力结果与完整网纲结果做对比,分析网纲破损1根时的端部张力变化规律以及网纲损伤状态下的力学特性.图4为流速1 m/s下的完整工况与所有破断工况的端部张力结果图,横坐标为工况编号,其中最左侧一列的0号工况为完整网纲工况,其余每列工况为网纲依次破断一处的工况;纵坐标代表端部位置,即单片网纲4条边的端部坐标.图中可以看出,与第1列完整网纲的色阶相比,每列破断工况均出现两处张力值骤减的位置,该位置即为发生破断的网纲线两侧的端部张力;另外,每列破断工况张力骤减的位置的上下两侧会出现张力增加的情况,说明与破断网纲线相邻的同向网纲两侧的端部张力也有小幅的增加;其次,每列破断工况中会出现有两条边的端部张力与完整网纲相似,说明与破断网纲线相垂直的纲线两端张力并未出现明显变化,说明网纲破断对不同向网纲影响较小.

图4

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图4 流速1 m/s时所有工况端部张力值色阶图

Fig.4 Color diagram of the end tension in all cases at a flow velocity of 1 m/s

进一步地,提取了不同流速下同一根纲线上3种不同破断位置的端部张力与完整工况进行对比分析,图5所示为3种破损工况在流速1 m/s的均匀流下端部张力与完整工况的对比图.图中可以看出:① 破断网纲线两端的张力急剧下降,下降值均大于原张力值的75%;② 破断网纲线端部距离破断位置越近,则该端部的张力减小的越多,由CASE2~7可以看出,断裂位置由中部逐渐移向端部,张力的下降比例由91%增至98%;③ 由图5灰色框区域可以看出,与破断网纲线平行且相邻的网纲线两端张力会有一定增大,增大幅度也与距离破断位置的距离相关,距离越近,增加幅度越大;④ 与破断网纲线垂直的网纲线两端张力会有少许的增加,但与破断向的网纲相比,幅度较小,均在原张力值变化的10%以内.图6进一步给出了破损工况CASE7在流速分别为0.25、0.50、0.75、1.00 m/s时的端部张力对比图.图中表明张力变化与流速基本成正比,不同流速下完整工况与破断工况的张力变化规律基本相同.

图5

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图5 3种破损工况在流速1 m/s的均匀流下端部张力与完整工况的对比

Fig.5 Comparison of end tension of the three damage cases and intact condition at a flow velocity of 1 m/s

图6

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图6 不同流速下破损工况CASE7端部张力的对比

Fig.6 Comparison of end tension under the damage condition in CASE7 at different flow rates

为了进一步探究网纲破损后端部剩余张力与该端距破损位置处距离之间的关系,图7汇总了破断工况CASE1~9端部剩余张力F_re与距破损位置的距离H之间的结果.图中可以明显看出端部剩余张力与距破损位置的距离基本成正比,破断位置距离支座越远,剩余张力越大.由上述的两个典型特征,可以制定基本网纲破损监测策略:① 根据网纲张力是否会发生突变判定网纲是否断裂;② 根据端部剩余张力大小,可以反推破断网纲线上的具体破断位置.

图7

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图7 F_re与H的关系(CASE1~9)

Fig.7 Relationship between F_re and H (CASE1—9)

3 网纲结构损伤监测方法

为实现不同流速条件下网纲结构的损伤识别,需要对采集的张力信号进行无量纲化处理.网纲结构由X向和Y向纲线组成, 由于网纲破断对不同向网纲端部张力影响较小, 所以需要分别对X向网纲一侧以及Y向网纲一侧的端部张力分别进行监测.对于同一侧网纲, 网纲一旦破坏, 将直接导致网纲张力重新分配, 这也就意味着同侧网纲张力分布存在相关性, 因此这里利用网纲同一侧每点的端部张力求取与同一侧所有点端部张力的相关系数得到无量纲化的张力相关系数α、β,这种表征方法也曾运用于基于加速度相关系数的损伤检测领域中^[18-19]:

(5)$\left.\begin{array}{l}\alpha_{n}(i, j)=\frac{F_{X}(i, n)}{F_{X}(i, n)+F_{X}(j, n)} \\\quad(n=0,1, \ldots, 90 ; i, j=1,2, \ldots, 17) \\\beta_{n}(i, j)=\frac{F_{Y}(i, n)}{F_{Y}(i, n)+F_{Y}(j, n)} \\\quad(n=0,1, \ldots, 90 ; i, j=1,2, \ldots, 17)\end{array}\right\}$

式中: $α_{n} (i, j)$ 和 $β_{n} (i, j)$ 分别为不同工况下X向和Y向网纲端部的张力相关系数,即张力相关系数矩阵 $α_{n} 、 β_{n}$ 中的元素,其中i代表该元素位于矩阵第i行,j代表该元素位于矩阵第j列,下标n为对应的第n个工况, $n = 0$ 时为CASE0完整网纲工况; $F_{X} (i, n)$ 、 $F_{X} (j, n)$ 为工况n下X向网纲在同一侧(X=0或X=18)的端部张力; $F_{Y} (i, n)$ 、 $F_{Y} (j, n)$ 为工况n下Y向网纲在同一侧(Y=0或Y=18)的端部张力.

张力相关系数所代表的是某一点的张力值对同侧所有节点的关联程度,即反映了一侧端部的张力分布情况,系数取值越接近0.5,说明在同侧两端点间张力值关联度越高、张力分布越均匀;相反,系数取值越接近0或1,说明在同侧两端点间张力值关联度越低、张力差异越大.根据式(5)可得,张力相关系数矩阵的行元素反映了某一端点张力对其他端点张力的影响程度,列元素反映了其他端点张力对该端点张力的影响.另外,同一工况下可以形成X向和Y向两个张力相关系数矩阵, 分别对X向和Y向纲线进行监测.

图8所示为完整工况以及破损工况CASE2在X=0位置处的端部张力形成的张力相关系数矩阵 $β_{0}$ 和 $β_{2}$ .图中可以清楚看出,张力相关系数矩阵的对角线处为端点张力的自相关系数,各工况下取值均为0.5;从完整网纲张力相关系数矩阵可以看出,矩阵上下对称、左右对称;当X=9号网纲破损时,网纲端部张力值急剧下降,与其他端点张力差距变大,因此张力相关系数矩阵中第9行中的元素值趋向于0,而第9列中元素值趋近于1,说明此时X=9号网纲端部张力值与同侧其他网纲的关联度在下降,可以清楚地看出破断纲线编号.

图8

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图8 完整工况及破损工况CASE2的Y向网纲张力相关系数矩阵β₀和β₂

Fig.8 The Y-direction rope structure tension correlation coefficient matrices β₀ and β₂ under damage condition and intact condition in CASE2

为了能够清晰量化识别破损位置,对式(5)计算得到的张力系数矩阵计算相关系数总影响值,得到列向量δ_n和γ_n:

(6)$\left.\begin{array}{rl}\delta_{n}(i)= & \sum_{j=1}^{N} \alpha_{n}(i, j)(n=0,1, \cdots, 90 ; \\& i, j=1,2, \cdots, 17) \\\gamma_{n}(i)= & \sum_{j=1}^{N} \beta_{n}(i, j)(n=0,1, \cdots, 90 ; \\& i, j=1,2, \cdots, 17)\end{array}\right\}$

式中: $δ_{n} (i)$ 和 $γ_{n} (i)$ 分别为不同工况下X向和Y向网纲端部的张力相关系数总影响值.

图9所示为完整工况以及破损工况CASE2、CASE4 和CASE7的张力相关系数总影响值γ.图中可以清楚看出,与完整工况相比,破损纲线端部对应的相关系数总影响值会出现显著下降.但实际海况中仅通过识别min δ_n(i)或min γ_n(i)确定破断纲线,容易受到端部边缘较小值的影响,如CASE7中的(0, 1)和(0, 17)位置,从而造成计算机的误判,因此需要通过破损后与完整网纲的比较,找到张力突变减小位置,防止判断错误的情况发生.

图9

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图9 完整工况以及3种破损工况下的γ

Fig.9 γ under intact condition and three damage conditions

为了实现计算机准确识别真实海况下的网纲破断,定义破损工况下 $δ_{n} 、 γ_{n}$ 与完整工况下 $δ_{0} 、 γ_{0}$ 的比值为张力变化系数 $ε_{n} 、 θ_{n},$ 通过变化系数的取值确定网纲破损位置.张力变化系数公式可以表示为

(7)

\begin{array}{l} ε_{n} (i) = \frac{δ_{n} (i)}{δ_{0} (i)} (n = 0, 1, \dots, 90; \\ i = 1, 2, \dots, 17) \\ θ_{n} (i) = \frac{γ_{n} (i)}{γ_{0} (i)} (n = 0, 1, \dots, 90; \\ i = 1, 2, \dots, 17) \end{array}\}

式中: $ε_{n} (i)$ 和 $θ_{n} (i)$ 分别为不同工况下X向和Y向网纲端部的张力变化系数.

图10所示为完整工况CASE0以及破损工况CASE2、CASE4 和CASE7的张力变化系数θ.图中明显看出与完整工况相比破断工况的张力变化系数最小值出现在破断端点位置,其余端点张力变化值在CASE0所对应的直线附近波动,且波动范围小于 ±0.2.另外,可以看出3种破损工况下在破断位置的张力变化系数值 $θ_{2} (9) 、 θ_{4} (9) 、 θ_{7} (9)$ 随破断位置距端部距离的增大而增加.

图10

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图10 完整工况以及3种破损工况下的θ

Fig.10 θ under intact condition and three damage conditions

对此,选取同一根纲线不同位置破损的工况CASE1~9,绘制了破断位置的张力变化系数值与破断位置距端部距离的关系曲线,如图11所示.图中可以看出破断位置的张力变化系数值与端部距破损位置距离成正比,以Y=9号网纲破断为例, $F_{Y} (9, n)$ 与 $F_{Y} (9, 0)$ 相比减小几个数量级,趋向于0,此时 $θ_{n} (9) = γ_{n} (9) / γ_{0} (9)$ 值趋向于 $2 F_{Y} (9, n) / F_{Y} (9, 0) .$ 结合图7,此时拟合曲线中的斜率0.012为网纲线两倍总长的倒数,进一步佐证了张力变化系数值与端部距破损位置距离成正比.

图11

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图11 θ与H的关系(CASE1~9)

Fig.11 Relationship between θ and H (CASE1—9)

针对上述结果,可以认为当 $Δ ε = ε_{n} (i) - ε_{0} (i) 0.2 或 Δ θ = θ_{n} (i) - θ_{0} (i) 0.2$ 时,出现网纲的异常破断,破断纲线的识别准则可通过数学化表示为

(8)$\min \varepsilon_{n}(i) \text { 或 } \min \theta_{n}(i)$

得到网纲破损编号i后,进一步输出对应的张力变化系数值 $ε_{n} (i) 和 θ_{n} (i)$ 以计算破损具体位置.为了能够直接输出网纲破损位置编号,将长度同样进行无量纲化处理,以网纲间距作为一个基本单位,破损位置编号的计算可以写为

(9)

\begin{matrix} 2 (ε_{n} (i) m - m_{0}) 或 2 (θ_{n} (i) m - m_{0}) \end{matrix}

式中: m为无量纲化的纲线总长,即 $m = l / Δ l$ ,l为纲线总长,Δl为网纲线间隔; $m_{0}$ 为无量纲化的支座到临近网纲的距离,即 $m_{0} = l_{0} / Δ l, l_{0}$ 为支座到临近网纲的距离.

综上方法,基于张力信号的网纲结构损伤监测流程如图12所示.

图12

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图12 基于张力信号的网纲结构损伤监测流程图

Fig.12 Flow chart of rope damage monitoring based on tension signal

(1) 采集一段短期时间内张力信号,取该时段内的张力平均值作为初始状态,计算张力相关系数 $α_{0}$ 和 $β_{0}$ 以及系数总影响值 $δ_{0}$ 和 $γ_{0}$ .

(2) 检测继续采集下一段相同时间长度内的张力信号,同样计算相应的张力相关系数 $α_{n}$ 和 $β_{n}$ 与系数总影响值 $δ_{n}$ 和 $γ_{n}$ ,之后计算与上一状态相比的变化系数 $ε_{n}$ 和 $θ_{n}$ .

(3) 当Δε0.2且Δθ0.2时认为网纲状态正常,监测继续进行;当Δε0.2或Δθ0.2时认为此时出现异常情况,提取 $m i n ε_{n} (i)$ 或 $m i n θ_{n} (i)$ ,得到对应的破断纲线编号i.

(4) 代入式(9)得到破断的具体位置,实现网纲破断的监测以及破损位置识别.

(5) 进行网纲破损维护和检修.

4 网纲结构损伤监测方法验证

为验证本文建立的监测方法的有效性,随机选取了流速0.8 m/s时的破损工况(3~4, 4)为例进行损伤判定.图13为完整工况和破损工况下应力分布图,提取完整工况下端部张力作为初始状态的张力信号监测值,破损工况下的张力为当前张力测量值.图14为破损工况(3~4, 4)的识别结果.建立张力监测流程如下.

图13

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图13 破损工况(3~4, 4)的应力云图

Fig.13 Stress cloud diagram of the damage condition (3—4, 4)

图14

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图14 破损工况(3~4, 4)的识别结果

Fig.14 Identification results of the damaged condition (3—4, 4)

(1) 求取完整及破损工况下的张力相关系数矩阵.如图14(a)所示,破损工况下,破断网纲对应张力系数矩阵有明显变化.

(2) 求取张力相关系数 $α_{n}$ 和 $β_{n}$ 与系数总影响值 $δ_{n}$ 和 $γ_{n},$ 如图14(b)所示;继而获得与上一状态相比的变化系数 $ε_{n}$ 和 $θ_{n}$ ,如图14(c)所示.

(3) 对比可以发现Δθ>0.2的位置位于(0, 4), 判定Y=4号网纲断裂;根据θ_n(4)=0.141,代入式(9),输出结果判定2~4位置断裂.断裂位置判定误差不超过1个网格.对比预设结果,可以看出本文建立的网纲损伤检测方法有效可靠.

5 结语

针对目前网衣系统损伤检测存在的一系列问题,本文提出一种基于张力信号的深海网箱网纲损伤监测方法,通过对网纲有限元模型的数值仿真,研究得到网损状态下网纲端部的张力变化特性:破断网纲两端的张力值出现突变下降;端部剩余张力值与破断位置距端部距离成正比.进而根据端部张力的相关性分析,提出了张力相关系数、总影响值以及张力变化系数3个破损识别参数,并通过识别张力变化系数中的阶跃值,得到破断网纲的具体位置.本文提出的网纲破损监测方法,相比传统检测方法,具有反应迅速且识别准确,对水质环境没有要求,探测范围广和可实时损伤监测的优势,对于深海养殖网箱的健康运维可提供有益帮助.

参考文献

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被引期刊影响因子

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