海底管道运输是海上油气水交换的主要形式,在国民经济中发挥着重要的作用。在海底管线设计中,波浪是必须考虑的因素。在波浪作用下,海床土体的孔隙水压力和有效应力发生动态的变化,海床中全埋管线内应力也发生了动态变化,波浪-海床-海底管线的相互作用是当前一个重要的研究课题。基于大量的实验数据,运用Elman神经网络原理,在Matlab环境建立分析模型,通过神经网络学习来反映应力历史,第三主应力及第一三主应力之差对弹性模量的影响。数据的预处理直接影响到神经网络的收敛速度和准确性,将数据线性归一到[0.1,0.9]时取得了满意的结果。采用遍历法,在大范围搜索出最佳结构形式的神经网络。以Abaqus为平台,通过用户材料子程序(UMAT)实现了神经网络算法。将训练好的神经网络(m文件)在Matlab环境中利用C++编译器,将m文件编译成动态链接库(dll),利用C++语言对动态链接库(dll)打包(Wrapper),最后在UMAT中通过Fortran对Wrapper的调用,最终实现神经网路算法。基于Biot固结理论,考虑管-土接触效应,在Abaqus中模拟了推进波(Airy,Stokes二阶波,一阶椭圆余弦波)和立波(Biesel一阶波和Biesel二阶波)作用下的海床和海底管线动力响应,并对比了近深水区和近浅水区两种情况下全埋管线周围土体的超静孔水压力及管线的内应力,得出了相应的结论。在平衡地应力和Stokes二阶波作用下的海床-管线响应中,土体分别采用Elman神经网络模型和摩尔库仑模型(M-C),对比分析了海床土体的超静孔水压力和应力分布。