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    基于BAS-BPNN的含缺陷管道剩余強(qiáng)度研究

    2022-02-04 08:56:22馬娟娟
    化工機(jī)械 2022年6期
    關(guān)鍵詞:天牛權(quán)值適應(yīng)度

    姜 峰 馬娟娟 凌 曉 郭 凱

    (蘭州理工大學(xué)石油化工學(xué)院)

    隨著管道工程建設(shè)事業(yè)的蓬勃發(fā)展,我國(guó)長(zhǎng)輸管道的總里程截至2020 年末已達(dá)到14.4×104km[1]。 統(tǒng)計(jì)表明,管道腐蝕缺陷是造成管道失效的主要原因之一[2]。 在含缺陷管線的剩余強(qiáng)度預(yù)測(cè)方面,國(guó)內(nèi)外科研人員提供了多種預(yù)測(cè)分析方法,但一般計(jì)算結(jié)果相對(duì)保守,雖很大程度上保證了管線的安全運(yùn)營(yíng),但也導(dǎo)致老齡化管道輸送效率下降[3~6]。 所以,對(duì)含缺陷管線的剩余強(qiáng)度開(kāi)展有關(guān)科學(xué)研究, 有助于降低管線事件發(fā)生率,保證管線的安全運(yùn)營(yíng)。

    目前,國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)含缺陷管道的剩余強(qiáng)度也開(kāi)展了一些研究。 JONES D G等采用可靠性理論預(yù)測(cè)了含缺陷管道的剩余強(qiáng)度,但該方法實(shí)際運(yùn)行起來(lái)比較復(fù)雜[7]; ORISAMOLU I R等使用B31G準(zhǔn)則和概率方法對(duì)含缺陷管道剩余強(qiáng)度做出預(yù)測(cè),但預(yù)測(cè)結(jié)果誤差相對(duì)較大[8];WANG N Y等利用有限元方法對(duì)含缺陷管道剩余強(qiáng)度進(jìn)行了計(jì)算,但有限元方法需要根據(jù)不同的管道種類和缺陷類型進(jìn)行重新建模,應(yīng)用效率較低[9]。

    隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,機(jī)器學(xué)習(xí)模型在眾多行業(yè)得以應(yīng)用。 筆者使用天牛須搜索算法(BAS)[10]優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[11]的初始權(quán)值和閾值,建立了BAS-BPNN模型, 結(jié)合管道爆破實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)建立了基于BAS-BPNN的含缺陷管道剩余強(qiáng)度預(yù)測(cè)模型,并利用模型進(jìn)行了實(shí)例分析,驗(yàn)證了該模型的實(shí)用性。

    1 算法原理

    1.1 BPNN理論基礎(chǔ)

    經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用3層網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)便可達(dá)到較優(yōu)的逼近效果,其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)拓?fù)鋱D如圖1所示。

    圖1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)拓?fù)鋱D

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層的輸入和輸出計(jì)算公式、輸出層的輸入和輸出計(jì)算公式如下:

    式中 bj——隱含層閾值;

    bk——輸出層閾值;

    ej——隱含層第j個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸出數(shù)值;

    gk——輸出層第k個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸入數(shù)值;

    tj——隱含層第j個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸入數(shù)值;

    wij——輸入層到隱含層權(quán)值;

    wjk——隱含層到輸出層權(quán)值;

    xi——輸入?yún)?shù),i=1,2,…,m;

    y(x)——BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的傳遞函數(shù)[12,13];

    zk——輸出層第k個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸出數(shù)值。

    其中,適應(yīng)度函數(shù)f(x)和權(quán)閾值修正系數(shù)如下:

    式中 N——訓(xùn)練樣本總數(shù);

    tk——計(jì)算輸出值;

    yk——實(shí)測(cè)值;

    Δbj——隱含層閾值修正系數(shù)[12,13];

    Δbk——輸出層閾值修正系數(shù);

    Δwij——輸入層到隱含層的權(quán)值修正系數(shù);

    Δwjk——隱含層到輸出層的權(quán)值修正系數(shù);

    η——學(xué)習(xí)速率。

    1.2 天牛須搜索算法

    BAS算法主要是通過(guò)在不停的左右觸角氣味濃度比對(duì)中前進(jìn),在進(jìn)行兩只觸角氣味濃度計(jì)算之前,需要進(jìn)行一系列準(zhǔn)備工作,在D維空間中天牛的位置為X=(x1,x2,x3,…,xn),天牛左右兩只觸角的位置被定義為如下公式所示模型:

    式中 eta——區(qū)間[0,1]上的常數(shù);

    f(x)——適應(yīng)度函數(shù);

    sign(x)——符號(hào)函數(shù);

    t——當(dāng)前的迭代次數(shù);

    δt——第t次迭代時(shí)的探索步長(zhǎng)。

    1.3 BAS-BPNN模型

    BAS-BPNN的基本流程示意圖如圖2所示,主要流程為:

    圖2 BAS-BPNN流程

    a. 隨機(jī)設(shè)置1個(gè)向量代表天牛須觸角朝向,依據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值數(shù)量定義空間維度D。

    b. 設(shè)置步長(zhǎng)。 為避免算法陷入局部最優(yōu)解,該步長(zhǎng)因子可設(shè)置為可變步長(zhǎng)。

    c. 以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別正確率計(jì)算方式作為適應(yīng)度函數(shù)。

    d. 初始化天牛群的空間位置,作為BAS優(yōu)化算法的初始解,保存在Xbest中。

    e. 根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算公式計(jì)算出各天牛在初始位置的適應(yīng)度值,保存在Fbest中。

    f. 依據(jù)公式不斷迭代更新天牛須的位置,并分別求解各位置的天牛須適應(yīng)度值,若當(dāng)前值優(yōu)于初始適應(yīng)度值,則更新Xbest和Fbest。

    g. 迭代次數(shù)達(dá)到預(yù)設(shè)值時(shí)就會(huì)終止迭代,然后轉(zhuǎn)步驟h,否則返回步驟f繼續(xù)迭代。

    h. 將迭代后的天牛群解碼,對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)重和閾值進(jìn)行重新賦值。

    2 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

    為檢測(cè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BAS-BPNN模型的實(shí)際使用效果,筆者選用相對(duì)誤差(RE)、平均相對(duì)誤差(MRE)和決定系數(shù)(R2)對(duì)兩個(gè)模型的實(shí)際使用效果進(jìn)行分析比較。 其中,RE和MRE的值越小越好;R2值越趨近于1,則表示其擬合度越高。RE、MRE、R2的公式具體如下:

    3 實(shí)例應(yīng)用

    3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

    本研究的數(shù)據(jù)來(lái)源為文獻(xiàn)[13]上采集的61組含缺陷管道爆破實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù), 該數(shù)據(jù)組包括了8項(xiàng)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),除管體失效壓力外,還包含了7項(xiàng)管道基礎(chǔ)數(shù)據(jù),依次為:管材外徑、管材壁厚、管體缺陷長(zhǎng)度、管體缺陷深度、管體缺陷寬度、管材屈服強(qiáng)度、管材拉伸強(qiáng)度。 隨機(jī)選取數(shù)據(jù)中的49組進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練,其余12組進(jìn)行模型驗(yàn)證。

    3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

    為了提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度,提升模型的預(yù)測(cè)效果,在各模型訓(xùn)練之前,對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,計(jì)算公式如下:

    式中 xn——?dú)w一化結(jié)果;

    xmin、xmax——?dú)w一化區(qū)間臨界值。

    管道爆破實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)根據(jù)式(18)進(jìn)行歸一化處理后的結(jié)果見(jiàn)表2,此處只展示了表1所列數(shù)據(jù)的歸一化處理結(jié)果。

    表1 管道爆破實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

    表2 管道爆破實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)歸一化處理結(jié)果

    (續(xù)表2)

    3.3 模型初始化參數(shù)設(shè)置

    優(yōu)化之前的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò), 通過(guò)3層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)便能達(dá)到較優(yōu)的擬合效果,各層節(jié)點(diǎn)數(shù)量分別設(shè)置如下:輸入層7個(gè)節(jié)點(diǎn),隱含層7個(gè)節(jié)點(diǎn),輸出層1個(gè)節(jié)點(diǎn)。 選用logsig函數(shù)作為輸入層到隱含層的傳遞函數(shù),表達(dá)式為:

    式中 x、y——節(jié)點(diǎn)輸入數(shù)值和輸出數(shù)值。

    選用pureline函數(shù)作為隱含層到輸出層的傳遞函數(shù):

    MaxT為最大迭代次數(shù),設(shè)置為2 000次,訓(xùn)練目標(biāo)為10-6,學(xué)習(xí)速率設(shè)置為0.005。

    利用BAS算法優(yōu)化后BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始步長(zhǎng)因子設(shè)置為0.9,空間維度設(shè)置為64,最大迭代次數(shù)為100次,BPNN模型部分的參數(shù)設(shè)置與優(yōu)化前的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相同。

    3.4 結(jié)果分析

    分別利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BAS-BPNN模型對(duì)含缺陷管道爆破實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練預(yù)測(cè)。 預(yù)測(cè)結(jié)果如圖3、4所示。 從圖3可以看出,BAS-BPNN模型的預(yù)測(cè)結(jié)果相較BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)偏差較小,預(yù)測(cè)結(jié)果的變化范圍也較小。從圖4可以看出,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果的最小相對(duì)誤差為7.08%, 最大相對(duì)誤差為21.91%,平均相對(duì)誤差為12.80%;而B(niǎo)AS-BPNN模型預(yù)測(cè)結(jié)果的最小相對(duì)誤差為0.09%, 最大相對(duì)誤差為9.32%,平均相對(duì)誤差僅為6.04%。 通過(guò)對(duì)含缺陷管道爆破壓力的預(yù)測(cè)結(jié)果來(lái)看, 采用BAS優(yōu)化算法優(yōu)化了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值之后,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性有了較大提升。 由此可見(jiàn),使用BAS-BPNN模型可對(duì)含缺陷管道的爆破壓力做出更加準(zhǔn)確的預(yù)測(cè),從而可以對(duì)管道的檢測(cè)維護(hù)和運(yùn)營(yíng)調(diào)度提供相應(yīng)的決策支持。

    圖3 預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比

    圖4 模型預(yù)測(cè)結(jié)果相對(duì)誤差對(duì)比

    為了進(jìn)一步驗(yàn)證筆者構(gòu)建的BAS-BPNN模型預(yù)測(cè)含缺陷管道的實(shí)際應(yīng)用性能,分別對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BAS-BPNN模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行線性擬合,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果擬合的R2為0.901 1 (圖5),BAS-BPNN模型預(yù)測(cè)結(jié)果擬合的R2為0.977 9(圖6), 這再次證明了采用BAS優(yōu)化算法優(yōu)化BPNN模型可提升其使用效率, 從而提高了該模型對(duì)含缺陷管道失效壓力的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度,對(duì)保障管線的安全運(yùn)營(yíng)有著重大意義。

    圖5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果擬合圖

    圖6 BAS-BPNN模型結(jié)果擬合圖

    4 結(jié)束語(yǔ)

    使用BAS優(yōu)化算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行初使權(quán)值和閾值的優(yōu)化,提升了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂精度。 構(gòu)建了BAS-BPNN模型,用于含缺陷管道的剩余強(qiáng)度預(yù)測(cè)分析。 為驗(yàn)證BAS-BPNN模型的應(yīng)用效果, 筆者使用未經(jīng)優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BASBPNN模型對(duì)含缺陷管道的爆破實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練預(yù)測(cè)。 結(jié)果顯示BAS-BPNN模型預(yù)測(cè)結(jié)果的最小相對(duì)誤差為0.09%, 最大相對(duì)誤差為9.32%,平均相對(duì)誤差僅為6.04%,R2為0.977 9, 因此采用該模型可以對(duì)含缺陷管道的失效壓力進(jìn)行預(yù)測(cè),對(duì)保障壓力管道的安全運(yùn)營(yíng)具有一定的指導(dǎo)作用。

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