[发明专利]一种基于计算流体动力学和卷积神经网络的鱼道设计方法

说明书

本发明公开了一种基于计算流体动力学和卷积神经网络的鱼道设计方法，包括如下四个阶段：第一阶段，流场信息与目标鱼游动轨迹的同步测量和记录；第二阶段：建立鱼类感知模型；第三阶段：建立目标鱼类在变化水流环境下的刺激响应神经网络模型；第四阶段：将第三阶段获得的刺激响应神经网络模型，应用于几何体型发生改变或者水流边界条件产生变化的鱼道中。变化的鱼道流场通过计算流体动力学技术获取，鱼类的运动轨迹通过刺激响应神经网络模型结合流场预测。本发明通过神经网络对叠加的瞬态流场和目标鱼类轨迹的深度学习，建立目标鱼类对水流刺激的响应关系，进而实现鱼类运动轨迹预测。

技术领域

本发明属于水利水电工程环境保护领域,具体涉及一种基于计算流体动力学和卷积神经网络的鱼道设计方法。

背景技术

水利设施的大量修建不可避免地降低了河湖水系的连通性，导致当地鱼类赖以生存的栖息地环境剧烈改变、生境碎片化，鱼类的数量明显减少，甚至灭绝。鱼道作为缓解此类问题的一种生态补偿措施，已经在国内外得到广泛应用。但是不少鱼道的实际使用效果与设计预期仍然存在较大距离，主要原因是：设计者不清楚目标鱼类喜好怎样的鱼道水流，同时目标鱼类的个体特征及行为存在差异性，而鱼道水环境要素也存在空间异质性；如果再考虑随时间的变化，则该问题难度将进一步加大。因此为简化问题，传统的鱼道设计方法往往都是单一指标的，设计效果评估多偏向为定性结论。比如通过计算竖缝式鱼道池室内水流单位体积的能量耗散率，用速度和水深作为约束条件，根据经验阈值进行判别，分析不同的设计所具有的过鱼效率；或者根据鱼的游泳能力(以最大游泳距离为指标)对鱼道的设计进行评估；亦或控制主流流速和通道中特定位置的最大水流流速，以满足鱼类上溯要求。传统的设计方法没有考虑鱼类个体在多变的游动环境中所表现出来的对其周围复杂流场水力刺激所做的响应，使得设计存在较大局限性，难以推广。

本发明针对上述问题，提出一种基于计算流体动力学和卷积神经网络的鱼道设计方法，该方法通过将瞬态的流场与目标鱼类运动轨迹的同步叠加，依靠深度学习的模式识别能力，从流场与目标鱼类运动轨迹同步叠加的大量图像样本中获取鱼类在其周围复杂流场刺激中的行为响应规律。鱼道不同的设计和运行方案，本质上是通过鱼道几何型式的改变或者上下游水流条件的改变来产生不同的水流流态，由于目标鱼类对水流结构的响应规律是不变的，因此对于新的流场环境中的水流结构，所建立的刺激响应神经网络模型可以自动匹配水流结构和对应的鱼类响应行为，因此具备灵活的针对鱼道不同设计和运行方案的鱼类游动轨迹的预测能力。掌握了目标鱼类的游动轨迹，也就掌握了定量评价鱼道过鱼效率的方法，因此本发明实现了可量化的鱼道优化设计方法。

发明内容

发明目的：为了解决现有技术的不足，本发明提供了一种基于计算流体动力学和卷积神经网络的鱼道设计方法。

技术方案：一种基于计算流体动力学和卷积神经网络的鱼道设计方法，包括如下四个阶段：第一阶段，流场信息与目标鱼游动轨迹的同步测量和记录；第二阶段：建立鱼类感知模型；第三阶段：建立目标鱼类在变化水流环境下的刺激响应神经网络模型；第四阶段：将第三阶段获得的刺激响应神经网络模型(21)，应用于几何体型发生改变或者水流边界条件变化的鱼道中，变化的鱼道流场通过计算流体动力学技术获取。

所述的第一阶段，流场信息与目标鱼游动轨迹的同步测量和记录：建立粒子图像测速法的量测装置：通过双脉冲激光源产生间隔Δt的双脉冲激光光束，激光光束经过片光光学器件之后，生成片光，片光照射在携带有示踪粒子的水流之后发生散射，形成粒子被照亮的拍摄区域，CCD摄像机同时记录下粒子被照亮的拍摄区域和目标鱼，CCD摄像机的拍摄时间和双脉冲激光源产生双脉冲激光的时间通过同步器控制，同步器和CCD摄像机由计算机控制各类参数，CCD摄像机记录的图像通过计算机进行粒子图像相关运算，最终获得不同时刻的二维流速场，片光所在位置；计算机保存各时刻的二维流速场和目标鱼的位置信息。