公开(公告)号：CN119538772A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202411558359.0

申请日：2024-11-04

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 杨东梅 ,  李泽 ,  崔艳松 ,  王兴梅 ,  张越 ,  张万松

IPC: G06F30/28 ,  G06F30/27 ,  G06F30/15 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084 ,  G06F119/14 ,  G06F113/08

Abstract: 基于自适应物理神经网络的舱室浸水流场预测方法和装置，涉及神经网络在复杂流场预测领域。解决了现有技术中舱室浸水流场具有高度的非线性和动态变化，自由液面水动力现象复杂且难以预测的问题。所述方法包括：构建低速流场的船舶模型；将将船舶舱室模型导入STAR‑CCM+软件进行流体仿真，并生成流场的网格数据；对所生成的流场的网格数据按时间步进行处理；将处理后的网格数据通过Pytorch框架进行处理与保存，构建用于神经网络训练的数据集；使用Pytorch框架对神经网络训练的数据集进行动态训练；上述步骤用于舱室浸水流场预测，完成基于自适应物理神经网络的舱室浸水流场预测。适用于舱室浸水流场的自适应领域。