[发明专利]一种求解不确定结构风致振动响应的组合深度学习方法有效
| 申请号： | 202211438013.8 | 申请日： | 2022-11-17 |
| 公开（公告）号： | CN115577436B | 公开（公告）日： | 2023-03-24 |
| 发明（设计）人： | 易瑞;朱思宇;李晓宇 | 申请（专利权）人： | 成都理工大学 |
| 主分类号： | G06F30/13 | 分类号： | G06F30/13;G06F30/23;G06F30/27;G06N3/045;G06N3/0442;G06N3/084;G06F119/14 |
| 代理公司： | 成都禾创知家知识产权代理有限公司 51284 | 代理人： | 刘凯 |
| 地址： | 610051 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种求解不确定结构风致振动响应的组合深度学习方法，提出了一种将不确定结构区间法、卷积神经网络和双向长短期记忆网络相结合的算法，即ICBL，ICBL是一个由三个不同计算模块组成的代理模型，其中IM可以为CNN‑BiLSTM网络结构提供训练样本，卷积层用于随机参数特征提取，BiLSTM用于桥塔响应的时程的预测；将预测数据加入训练集，通过模型精度判断来扩大训练数据库，提高样本精度。本发明通过神经网络的训练建立风致桥塔振动的代理模型以达到缩短计算时间以及提高计算效率的目的。代理模型可以充分考虑结构的不确定性，依据训练样本建立准确的计算模型，因此简化了计算步骤，优化了算法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 求解 不确定 结构 风致 振动 响应 组合 深度 学习方法 | ||
【主权项】：
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