چارچوب پیشرفته و هوشمند پایش سلامت سازه

هدف این پروژه توسعه یک چارچوب مهندسی است که در آن سازه فراساحلی فقط آسیب را تشخیص نمی‌دهد، بلکه نسبت به آسیب واکنش نشان می‌دهد، میرایی را تنظیم می‌کند، مسیر انتقال نیرو را تغییر می‌دهد، رشد خرابی را کند می‌کند، عمر باقی‌مانده را پیش‌بینی می‌کند و تصمیم تعمیر، کاهش سطح بهره‌برداری یا هشدار بحرانی ارائه می‌دهد. سازه jacket فولادی چهارپایه tubular joints fatigue crack corrosion-fatigue scour-induced stiffness loss brace damage weld toe crack adaptive meta-dampers tunable auxetic inserts self-healing coating یا patch موضعی SHM sensor fusion AI-based diagnosis reinforcement learning control action-bearing digital twin risk-based inspection and maintenance decision این پروژه بر توسعه یک چارچوب پیشرفته برای سازه‌های فراساحلی خودتطبیق‌پذیر و نیمه‌خودترمیم‌شونده متمرکز است. سیستم مرجع پروژه یک سازه jacket فولادی برای توربین بادی فراساحلی ثابت است. باید ابتدا مدل استانداردمحور سازه را بر اساس DNV-ST-0126، DNV-ST-0437، IEC 61400-3-1، DNV-RP-C203، DNV-RP-C205، ISO 19902 و API RP 2A-WSD توسعه دهد. سپس حالت‌های خرابی شامل ترک خستگی در tubular joint، خوردگی-خستگی در splash zone، کاهش سختی ناشی از scour، آسیب brace و multi-damage interaction را مدل کند. در مرحله بعد، باید متامتریال‌های موضعی شامل negative-stiffness meta-damper، tunable auxetic insert و self-healing corrosion-resistant patch را در مقیاس unit cell، مدل معادل و سپس در سطح عضو و joint وارد سازه کند. هدف این است که نشان داده شود این اجزا می‌توانند hot-spot stress، پاسخ دینامیکی، خستگی، ارتعاش و رشد آسیب را کاهش دهند. پس از آن، باید یک سیستم SHM چندحسگری شامل شتاب‌سنج، strain sensor، fiber optic sensor، acoustic emission، corrosion sensor و environmental sensors طراحی کند و داده‌های آن را با مدل عددی و surrogate ترکیب کند. سپس باید موتور AI توسعه دهد که بتواند damage state، شدت آسیب، مکان آسیب، عمر باقی‌مانده و عدم قطعیت را تخمین بزند. هسته نهایی پروژه، ساخت یک action-bearing digital twin است. این دوقلوی دیجیتال باید فقط پایش نکند، بلکه تصمیم بگیرد. باید بتواند افزایش میرایی، تنظیم سختی brace، فعال‌سازی meta-damper، بازتوزیع مسیر تنش، کاهش سطح بهره‌برداری، افزایش فاصله بازرسی یا هشدار بحرانی را پیشنهاد دهد. برای این هدف، باید از reinforcement learning با تابع پاداش مهندسی‌شده استفاده کند و عملکرد سازه کنترل‌شده را با سازه کنترل‌نشده مقایسه کند. خروجی نهایی پروژه باید یک چارچوب کامل برای autonomous offshore structural resilience باشد که در آن مدل اجزای محدود، fatigue assessment، متامتریال، self-healing محدود، SHM، AI، uncertainty، reinforcement learning و دوقلوی دیجیتال اقدام‌پذیر در یک سیستم واحد ترکیب شده‌اند. پروژه زمانی موفق است که نشان دهد سازه adaptive نسبت به سازه passive دارای آسیب خستگی کمتر، تمرکز تنش کمتر، میرایی بالاتر، پاسخ دینامیکی کمتر، عمر باقی‌مانده بیشتر و تصمیم‌پذیری مهندسی بهتر است. Abaqus + Python هسته پروژه است. SACS و DNV checks برای اعتبارسنجی مهندسی استفاده می‌شوند.