[发明专利]一种基于CNN模型的海洋管缆变形与载荷预报方法在审
| 申请号： | 202310003467.0 | 申请日： | 2023-01-03 |
| 公开（公告）号： | CN116127866A | 公开（公告）日： | 2023-05-16 |
| 发明（设计）人： | 高洋洋;朱佳慧;李旭;陈彦宁;何建勇;王立忠 | 申请（专利权）人： | 海南浙江大学研究院 |
| 主分类号： | G06F30/28 | 分类号： | G06F30/28;G06F30/27;G06N3/08;G06F30/23;G06Q10/04;G06N3/0464;G06F113/08;G06F119/14 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 万尾甜;韩介梅 |
| 地址： | 572000 海南省三亚市崖*** | 国省代码： | 海南;46 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于CNN模型的海洋管缆变形与载荷预报方法。所述的预报方法通过声学多普勒流速剖面仪(ADCP)、光纤光栅传感器、位移计测量采集海洋管缆入流方向的垂向断面流场以及管缆的局部位移、局部应变数据；通过开源软件OpenFOAM建立计算流体力学模型，将声学多普勒流速剖面仪采集得到的垂向断面流场作为输入，得到管缆在不同形态下的三维流场信息；进一步将三维流场信息、管缆形态与实测得到的局部应变数据组成三维信息矩阵；建立卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)模型，将三维信息矩阵作为输入数据，对卷积神经网络模型进行训练，对比实测的管缆局部位移、应变数据，寻找最优模型，最终实现管缆变形以及局部应力的预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 cnn 模型 海洋 变形 载荷 预报 方法 | ||
【主权项】：
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