本发明涉及浮式风力机非线性运动预测，特别是涉及一种张力腿型浮式风力机纵荡-垂荡耦合非线性动力学分析预测方法，是浮式风力机在定常风和规则波激励作用下的非线性动力学计算分析方法。
背景技术：
1、海上漂浮式风力机系统主要由风力机、浮式基础、系泊系统等三部分组成。其中浮式基础大多基于海上油气平台的设计理念，主流形式有半潜型基础、单柱型基础、张力腿型基础等。其中，张力腿型浮式风力机采用垂直于海底的张力腿筋腱系泊，结构紧凑，空间占用量小。虽然张力腿型浮式风力机通过垂向的系泊张力平衡浮体向上的超额浮力,具有较好的平台垂向运动性能，然而其水平运动性能较差，面对海洋中气动载荷和波浪载荷的耦合作用，容易产生大幅的纵荡运动。同时，由于张力腿筋腱刚度大弹性小，当张力腿型浮式风力机发生纵荡运动时，浮式基础产生同步下沉，导致垂荡运动与纵荡运动耦合，引发复杂动力响应问题。换言之，张力腿型浮式风力机的大幅纵荡运动会直接影响到浮式基础的垂荡运动进而在复杂的海洋环境中引发一系列非线性动态响应。
2、大多数关于张力腿型浮式风力机纵荡-垂荡耦合运动的研究通常采用数值分析方法。虽然这种方法通过建立面元模型可以考虑较为复杂的因素，但每次只能针对特定工况进行计算，难以得出普遍性结论，并且需要耗费大量时间和精力。因此，寻求一种高效、准确的预测方法有助于更好地理解张力腿型浮式风力机纵荡-垂荡耦合运动规律，很有必要。
技术实现思路
1、本发明的目的是为克服现有上述的技术中的缺陷，而提供一种张力腿型浮式风力机纵荡-垂荡耦合非线性动力学分析预测方法，旨在解决数值方法在规则波中张力腿型浮式风力机纵荡-垂荡耦合非线性运动的局限性，本发明的方法可快速预报张力腿型浮式风力机纵荡-垂荡耦合运动响应，分析张力腿型浮式风力机纵荡-垂荡耦合运动的非线性特性，为张力腿型浮式风力机的安全评估与优化设计提供依据。
2、为实现本发明的目的所采用的技术方案是：
3、一种张力腿型浮式风力机纵荡-垂荡耦合非线性动力学分析预测方法，包括：
4、s1.确定张力腿型浮式风力机的相关结构参数：
5、s2.确定张力腿型浮力式风力机的相关水动力参数及所受风力；
6、s3.建立张力腿型浮式风力机纵荡-垂荡耦合运动微分方程；
7、s4.基于纵荡-垂荡耦合运动微分方程，进行非线性动力学析，获得时历曲线与分岔图，基于所述时历曲线与分岔图，获得浮式风力机的纵荡-垂荡运动的运动变化信息，判断浮力式风力机的运动状态与稳定性，预测浮力式风力机在风浪条件下的作业风险。
8、其中，步骤s1中，所述张力腿型浮式风力机的相关结构参数，包括浮式基础质量、浮式基础水线面面积、张力腿筋腱数、张力腿筋腱预张力、张力腿筋腱长度、筋腱的杨氏模量、筋腱横截面。
9、其中，步骤s2中，所述张力腿型浮力式风力机的相关水动力参数及所受风力，包括浮式基础纵荡附加质量、垂荡附加质量、浮式基础纵荡阻尼、浮式基础垂荡阻尼、浮式基础纵荡一阶波浪力、垂荡一阶波浪力在内的相关水动力参数以及风轮推力大小。
10、其中，步骤s3中，所述张力腿型浮式风力机纵荡-垂荡耦合运动微分方程如下：
11、式中，m为浮式基础质量矩阵，ma为浮式基础附加质量矩阵，c为阻尼矩阵，k为刚度矩阵，fwave为波浪载荷向量，fwind为风载荷向量，x分别为加速度向量、速度向量、位移向量；
12、
13、
14、式中，m为浮式基础质量，ma1、ma2分别为浮式基础纵荡、垂荡附加质量，c1、c2分别为纵荡、垂荡阻尼，k1、k2分别为纵荡、垂荡刚度，k21为纵荡-垂荡耦合刚度，fw1、fw2分别为纵荡一阶波浪力和垂荡一阶波浪力，fwd为风轮推力，x1分别为纵荡加速度、速度与位移，x2分别为垂荡加速度、速度与位移，ω为波浪频率。其中k1、k2、k21由下式给出：
15、
16、式中，n为张力腿筋腱数，t0为单根张力腿筋腱预张力，l为张力腿筋腱长度，e为筋腱的杨氏模量，at为筋腱横截面积，aw为浮式基础水线面面积，ρ为海水密度，g为重力加速度。
17、其中，步骤s4中，所述的时历曲线包括浮式风力机纵荡运动时历曲线和垂荡运动时历曲线，通过以下步骤获得：
18、利用非线性动力学的广义谐波平衡法推导得到张力腿型浮式风力机纵荡-垂荡运动微分方程近似解析解：
19、x1＝n1+a1cos(ωt)+b1cos(3ωt)，
20、
21、式中，n1为纵荡运动均值，a1为纵荡运动一倍谐波幅值，b1为纵荡运动三倍谐波幅值，n2为垂荡运动均值，a2为垂荡运动一倍谐波幅值，b2为垂荡运动二倍谐波幅值，d2为垂荡运动四倍谐波幅值，e2为垂荡运动六倍谐波幅值；
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23、
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26、
27、
28、
29、
30、式中，ω1为纵荡运动的固有频率，b为纵荡非线性刚度系数，c1为纵荡阻尼系数，f0为风轮推力系数，f1为纵荡一阶波浪力系数，ω2为垂荡运动的固有频率，p为纵荡-垂荡耦合刚度系数，c2为垂荡阻尼系数，f2为垂荡一阶波浪力系数；由下式计算得到：
31、
32、
33、
34、基于张力腿型浮式风力机纵荡-垂荡运动微分方程近似解析解，预测特定风浪条件下浮式风力机纵荡-垂荡运动响应，分别得到浮式风力机纵荡运动时历曲线和垂荡运动时历曲线。
35、其中，步骤s4中，所述的浮式风力机的纵荡-垂荡运动的运动变化信息包括浮式风力机纵荡-垂荡运动幅值、周期、平衡位置信息，通过分析张力腿型浮式风力机纵荡-垂荡运动时历曲线而获得。
36、其中，步骤s4中，所述分岔图，通过以下步骤处理获得：
37、基于分岔非线性动力学理论，采用数值方法计算张力腿型浮式风力机纵荡-垂荡耦合运动分岔特性；
38、基于所述张力腿型浮式风力机纵荡-垂荡耦合运动分岔特性得到张力腿型浮式风力机纵荡、垂荡运动随波浪频率、波浪力变化的分岔图。
39、其中，步骤s4中，根据分岔图得到张力腿型浮式风力机纵荡-垂荡耦合运动中的非线性特性，根据非线性特性判断风力机的运动状态与稳定性。
40、其中，所述非线性特性包括运动幅值跳变、多谐波共存特性。
41、本发明基于海洋工程水动力学以及非线性动力学理论，提出定常风和规则波中张力腿型浮式风力机纵荡-垂荡耦合非线性动力学分析方法，实现通过非线性动力学快速求解张力腿型浮式风力机纵荡和垂荡运动响应的目的。
42、针对张力腿型浮式风力机在风浪中的纵荡-垂荡耦合运动非线性问题，通过数值分析和非线性动力学理论相结合的方式，确定张力腿型浮式风力机纵荡-垂荡耦合运动状态，由此可以预测张力腿型浮式风力机可能的运动风险。
43、本发明的张力腿型浮式风力机在定常风和规则波激励作用下的非线性动力学计算分析方法，可以快速预测张力腿型浮式风力机在风浪条件下纵荡-垂荡耦合运动响应，解决了数值方法在求解风力机运动响应效率低的问题。
44、本发明依据分岔等现代非线性动力学理论方法，计算结果可直接得到张力腿型浮式风力机在定常风和规则波中的纵荡-垂荡的运动状态及其中的非线性运动特性，求解精度高，效率快。
45、本发明提供了用于分析张力腿型浮式风力机在风浪条件下纵荡-垂荡耦合运动的理论和方法，该方法在张力腿型浮式风力机的设计和运营方面具有重要应用，通过本方法可以改进张力腿型浮式风力机的结构设计，可预报风力机在运营过程中潜在的作业风险，保障作业安全。
1.张力腿型浮式风力机纵荡-垂荡耦合非线性动力学分析预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述张力腿型浮式风力机纵荡-垂荡耦合非线性动力学分析预测方法，其特征在于，步骤s1中，所述张力腿型浮式风力机的相关结构参数，包括浮式基础质量、浮式基础水线面面积、张力腿筋腱数、张力腿筋腱预张力、张力腿筋腱长度、筋腱的杨氏模量、筋腱横截面。
3.根据权利要求2所述张力腿型浮式风力机纵荡-垂荡耦合非线性动力学分析预测方法，其特征在于，步骤s2中，所述张力腿型浮力式风力机的相关水动力参数及所受风力，包括浮式基础纵荡附加质量、垂荡附加质量、浮式基础纵荡阻尼、浮式基础垂荡阻尼、浮式基础纵荡一阶波浪力、垂荡一阶波浪力在内的相关水动力参数以及风轮推力大小。
4.根据权利要求3所述张力腿型浮式风力机纵荡-垂荡耦合非线性动力学分析预测方法，其特征在于，步骤s3中，所述张力腿型浮式风力机纵荡-垂荡耦合运动微分方程如下：
5.根据权利要求4所述张力腿型浮式风力机纵荡-垂荡耦合非线性动力学分析预测方法，其特征在于，步骤s4中，所述的时历曲线包括浮式风力机纵荡运动时历曲线和垂荡运动时历曲线，通过以下步骤获得：
6.根据权利要求5所述张力腿型浮式风力机纵荡-垂荡耦合非线性动力学分析预测方法，其特征在于，步骤s4中，所述的浮式风力机的纵荡-垂荡运动的运动变化信息包括浮式风力机纵荡-垂荡运动幅值、周期、平衡位置信息，通过分析张力腿型浮式风力机纵荡-垂荡运动时历曲线而获得。
7.根据权利要求6所述张力腿型浮式风力机纵荡-垂荡耦合非线性动力学分析预测方法，其特征在于，步骤s4中，所述分岔图，通过以下步骤处理获得：
8.根据权利要求7所述张力腿型浮式风力机纵荡-垂荡耦合非线性动力学分析预测方法，其特征在于，步骤s4中，根据分岔图得到张力腿型浮式风力机纵荡-垂荡耦合运动中的非线性特性，根据非线性特性判断风力机的运动状态与稳定性。
9.根据权利要求8所述张力腿型浮式风力机纵荡-垂荡耦合非线性动力学分析预测方法，其特征在于，所述非线性特性包括运动幅值跳变、多谐波共存特性。
