[发明专利]一种基于深度学习的涡振响应预测方法有效
| 申请号： | 202210979194.9 | 申请日： | 2022-08-16 |
| 公开（公告）号： | CN115408931B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 赖马树金;张泽宇;金耀;徐文城 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学;中交公规土木大数据信息技术（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F30/28;G06F17/11;G06F18/25;G06N3/048;G06N3/08;G06F111/10;G06F113/08 |
| 代理公司： | 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211 | 代理人： | 孙莉莉 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于深度学习的涡振响应预测方法。本发明所述方法融合了龙格库塔方法作为网络的深度推进格式；不同于在以往的经验模型中由于涡振为大幅值振动而省略方程右侧显含时间的由漩涡脱落而引起的纯力项，网络将时间以融入龙格库塔数值格式的方法巧妙的考虑到其影响，将非自治项考虑到了非线性方程中，相比于传统的预测建模方法更加合理且精确；网络在CFD生成的一阶涡振数据上进行验证，结果证明该方法具有长时间预测的能力，是对涡振响应进行长时间预测建模的全新方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 响应 预测 方法 | ||
【主权项】：
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