[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有效
| 申请号： | 201910881471.0 | 申请日： | 2019-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN110633530B | 公开（公告）日： | 2023-05-05 |
| 发明（设计）人： | 高柱 | 申请（专利权）人： | 南通大学 |
| 主分类号： | G06F30/17 | 分类号： | G06F30/17;G06F30/27;G06F30/28;G06N3/0464;E02B8/08;G06F119/14 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 许洁 |
| 地址： | 226000*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 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。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 计算 流体动力学 卷积 神经网络 鱼道 设计 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于计算流体动力学和卷积神经网络的鱼道设计方法，其特征在于：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。/n
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