| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 1 绪论 | 第7-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 寒区抗冰结构 | 第8-15页 |
| 1.2.1 寒区抗冰结构发展历程与现状 | 第8-10页 |
| 1.2.2 寒区抗冰结构的主要失效模式 | 第10-12页 |
| 1.2.3 寒区抗冰结构的发展趋势 | 第12-15页 |
| 1.3 抗冰结构海冰风险管理研究现状 | 第15-20页 |
| 1.3.1 结构安全监测 | 第15-18页 |
| 1.3.2 结构风险预测 | 第18-20页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第20-21页 |
| 2 寒区结构海冰风险分析 | 第21-45页 |
| 2.1 萨哈林海气象水文条件与海冰特性分析 | 第22-26页 |
| 2.1.1 鄂霍次克海海域 | 第22-24页 |
| 2.1.2 鞑靼海峡海域 | 第24-26页 |
| 2.2 导管架平台力学特性分析 | 第26-29页 |
| 2.2.1 结构模态分析 | 第27-29页 |
| 2.2.2 结构力学特性分析 | 第29页 |
| 2.3 浮冰作用下导管架平台静动力响应分析 | 第29-36页 |
| 2.3.1 极值静冰力下直立导管架结构响应分析 | 第30-32页 |
| 2.3.2 较慢冰速下直立导管架结构稳态响应分析 | 第32-34页 |
| 2.3.3 快冰速下直立导管架结构谱分析 | 第34-36页 |
| 2.4 寒区导管架结构抗冰改进设计分析 | 第36-44页 |
| 2.4.1 结构壁厚改进分析 | 第37-39页 |
| 2.4.2 锥体结构冰振响应分析 | 第39-44页 |
| 2.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 3 基于物联网的寒区海冰风险监测管理体系研究 | 第45-73页 |
| 3.1 冬季渤海现场海冰风险管理 | 第45-53页 |
| 3.1.1 冬季渤海海域冰情概述 | 第45-47页 |
| 3.1.2 渤海海域冰情测量 | 第47-50页 |
| 3.1.3 结构冰力的直接测量 | 第50-51页 |
| 3.1.4 结构冰振响应测量 | 第51-52页 |
| 3.1.5 温度等环境参数的测量 | 第52-53页 |
| 3.1.6 物联网化监测 | 第53页 |
| 3.2 物联网化海洋平台冰振风险管理系统研究 | 第53-60页 |
| 3.2.1 传统冰振监测系统概述 | 第53-55页 |
| 3.2.2 物联网化海洋平台冰振风险管理系统概念设计 | 第55页 |
| 3.2.3 物联网化海洋平台冰振风险管理系统构成 | 第55-56页 |
| 3.2.4 物联网化海洋平台冰振风险管理系统特性 | 第56-58页 |
| 3.2.5 系统验证 | 第58-60页 |
| 3.3 寒区剖面式温深同步监测物联网系统设计 | 第60-72页 |
| 3.3.1 海水温度剖面测量的意义 | 第61-62页 |
| 3.3.2 水温剖面监测传感器选型 | 第62-63页 |
| 3.3.3 物联网化温深同步监测系统设计 | 第63-66页 |
| 3.3.4 野外测试 | 第66-67页 |
| 3.3.5 数据分析 | 第67-72页 |
| 3.4 本章小结 | 第72-73页 |
| 4 基于多源环境信息的寒区结构海冰风险预测方法研究 | 第73-87页 |
| 4.1 基于冰情信息的结构冰振加速度预测 | 第73-76页 |
| 4.1.1 海域冰情预测 | 第73-75页 |
| 4.1.2 结构冰振加速度预测 | 第75-76页 |
| 4.2 基于BP神经网络的结构冰振风险等级预测 | 第76-85页 |
| 4.2.1 海洋平台冰振危害分级 | 第77-80页 |
| 4.2.2 BP神经网络概述 | 第80-82页 |
| 4.2.3 网络结构分析与预测精度验证 | 第82-85页 |
| 4.3 本章小结 | 第85-87页 |
| 结论 | 第87-89页 |
| 参考文献 | 第89-93页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第93-94页 |
| 致谢 | 第94-96页 |