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龙图腾网获悉江南造船(集团)有限责任公司申请的专利一种基于GeniE的A型独立液货舱疲劳强度分析方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114021263B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111370745.3，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权一种基于GeniE的A型独立液货舱疲劳强度分析方法是由李海洲;郑雷;陈明高;米洁;仝哲设计研发完成，并于2021-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于GeniE的A型独立液货舱疲劳强度分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于GeniE的A型独立液货舱疲劳强度分析方法，包括以下步骤：S1、粗网格建模：在GeniE中建立粗网格模拟模型；在GeniE中建立支座粗网格模型；构建粗网格分析模型；S4、疲劳分析：包括十个分析工况，每个分析工况下的疲劳分析都包括以下步骤：S41、粗网格分析：根据分析工况，输入对应的分析参数，添加相应载荷条件；加载工况，完成分析后得到粗网格结果R文件；S42、细网格建模：确定要进行疲劳强度分析的部位作为疲劳分析节点，得到细网格分析模型；S43、细网格分析：完成分析后得到细网格结果R文件，确定疲劳分析节点中的热点应力范围Δσ；S5、根据每个分析工况下的热点应力范围Δσ，计算该分析工况下疲劳损伤的疲劳应力范围。

本发明授权一种基于GeniE的A型独立液货舱疲劳强度分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于GeniE的A型独立液货舱疲劳强度分析方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、粗网格建模：在GeniE中建立粗网格模拟模型，包括三个相邻的舱段，且中间舱段为要评估的目标舱，粗网格模拟模型包括船舱部分和液舱部分，所述船舱部分包括船体的主要构件、主要构件上的板筋结构、以及对主要构件强度有支撑且边长大于肋距的肘板，主要构件包括主要横向构件和主要纵向构件；并且在粗网格模拟模型中，板零件用板单元模拟，板筋结构用梁单元模拟，T型材的横向面板和竖向腹板分别用梁单元和板单元模拟； 粗网格模拟模型中的粗网格大小为肋距乘肋距； S2、支座建模：在GeniE中建立支座粗网格模型，包括支座块部分和层压木部分，其中支座块部分用板单元模拟，层压木部分用只能受压的梁单元模拟，属性设置为“truss-compressiononly”，并且梁单元的面积根据层压木面积大小来设置，轴向刚度与层压木实际刚度一致； S3、构建粗网格分析模型：在粗网格模拟模型中按照要求布置好支座粗网格模型，形成粗网格分析模型； S4、疲劳分析：疲劳分析包括十个分析工况，分别为满载HSM、满载FSM、满载BSR、满载BSP、满载OST、压载HSM、压载FSM、压载BSR、压载BSP和压载OST；分别在十个分析工况下得到对应的热点应力范围，每个分析工况下的疲劳分析都包括以下步骤： S41、粗网格分析： S411、根据分析工况，输入对应的分析参数，分析参数包括各装载条件时间占比、航行时间占比、装载状态吃水、初稳性高、横摇惯性半径；工况中添加相应载荷条件，载荷条件包括加速度引起的压力、水动压力、以及船体梁变形产生的载荷；疲劳载荷环境选择北大西洋10-2超越概率； S412、加载工况，选择分析类型“TensionCompressionAnalysis”，GeniE程序对粗网格分析模型进行分析，会对粗网格模拟模型的三舱段进行分析；完成分析后得到粗网格结果R文件，粗网格结果R文件中包括粗网格分析模型中各单元及节点的应力结果和变形结果； S42、细网格建模：确定要进行疲劳强度分析的部位作为疲劳分析节点，在粗网格分析模型中取疲劳分析节点，并在船长方向上前后各延伸一个强肋骨，在船宽方向上延伸到临近的主要纵向支撑构件，进行细网格化，得到细网格分析模型，并且疲劳节点处的细网格大小为此处零件的板厚，其中主要纵向支撑构件为纵向分布的强力构件； S43、细网格分析： S431、选择“LocalAnalysis”分析，程序会根据细网格分析模型的边界位置，读取步骤S412中的粗网格结果R文件中关于细网格分析模型的边界条件和载荷，并加载到细网格分析模型中； S432、GeniE对细网格分析模型进行分析，完成分析后得到细网格结果R文件，细网格结果R文件中包括细网格分析模型中各单元及节点进一步细化的应力结果和变形结果，读取其中的单元表面主应力，确定疲劳分析节点中的热点应力范围Δσ； S5、根据每个分析工况下的热点应力范围Δσ，计算该分析工况下疲劳损伤的疲劳应力范围ΔσFS。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江南造船(集团)有限责任公司，其通讯地址为：201913 上海市崇明区长兴江南大道988号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。