[发明专利]一种基于机器学习的水下爆炸载荷下船体板架结构动响应快速预报方法有效
| 申请号： | 202110302143.8 | 申请日： | 2021-03-22 |
| 公开（公告）号： | CN113312832B | 公开（公告）日： | 2022-04-29 |
| 发明（设计）人： | 任少飞;刘永泽;张阿漫;王诗平;刘云龙;明付仁;李帅;崔璞 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/00;G06N3/08;G06F111/06;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： | 张宏威 |
| 地址： | 150001 黑*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明是一种基于机器学习的水下爆炸载荷下船体板架结构动响应快速预报方法。本发明采用任意欧拉‑拉格朗日方法对水下爆炸载荷下船体板架结构响应进行数值计算获得数据样本；根据船体板架结构，对样本数据库进行降维，用以缩短深度神经网络训练时间；采用深度神经网络对降维后的样本数据库进行学习，并验证学习效果；采用蚁群算法对深度神经网络的结构及超参数进行优化，提高深度神经网络训练效率和预报精度，输出泛化效果最佳的深度神经网络；对使用深度神经网络对水下爆炸载荷下船体板架结构动响应预报结果进行后处理。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 水下 爆炸 载荷 船体 结构 响应 快速 预报 方法 | ||
【主权项】：
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