一种浮式海洋平台随船波浪测量方法

    公开(公告)号:CN116242323A

    公开(公告)日:2023-06-09

    申请号:CN202310182160.1

    申请日:2023-02-27

    Abstract: 本发明提供一种浮式海洋平台随船波浪测量方法,所述方法包括:开展浮式平台的海洋工程水动力模型实验,建立海洋工程模型试验数据集,对数据集中的数据进行预处理;建立波面升高线性计算模型,进行波面升高线性推算;将波面升高线性推算结果和平台六自由度运动响应进行数据归一化处理,并建立人工神经网络;实时监测训练过程,对神经网络的各参数和超参数开展敏感性分析,选取表现最优的神经网络参数,将该神经网络作为该条件下计算真实波面升高的模型;将浮式平台所处位置处测得的相对波面升高和运动响应输入神经网络模型,推算得到该位置的真实波面升高。本发明可改善浮式海洋平台随船波浪测量中波浪与结构物非线性效应带来的精度不高问题。

    基于神经网络算法的海洋平台实测应力谱修补方法

    公开(公告)号:CN112883562B

    公开(公告)日:2023-02-24

    申请号:CN202110136293.6

    申请日:2021-02-01

    Abstract: 本发明提供一种基于神经网络算法的海洋平台实测应力谱修补方法,包括步骤:S1:缺陷应力数据筛选步骤,根据实测应力结果进行数据校验,筛选出实测应力结果中的正常测点位置与异常测点位置,确定第一实测时间段,划分出全数据完整时间段与缺陷数据时间段;S2:环境信息收集步骤;S3:应力信息收集步骤;S4:建立应力修补模型;S5:应力谱修补步骤,将缺陷数据时间段内正常测点位置应力谱与环境控制信息输入训练模型中。本发明的一种基于神经网络算法的海洋平台实测应力谱修补方法,解决了海洋平台海上实测过程中关键测点某些时间段内的应力缺失问题,可进一步用于相关疲劳分析,修补数据考虑因素全面,修补结果更具权威性。

    基于神经网络算法的海洋平台实测应力谱修补方法

    公开(公告)号:CN112883562A

    公开(公告)日:2021-06-01

    申请号:CN202110136293.6

    申请日:2021-02-01

    Abstract: 本发明提供一种基于神经网络算法的海洋平台实测应力谱修补方法,包括步骤:S1:缺陷应力数据筛选步骤,根据实测应力结果进行数据校验,筛选出实测应力结果中的正常测点位置与异常测点位置,确定第一实测时间段,划分出全数据完整时间段与缺陷数据时间段;S2:环境信息收集步骤;S3:应力信息收集步骤;S4:建立应力修补模型;S5:应力谱修补步骤,将缺陷数据时间段内正常测点位置应力谱与环境控制信息输入训练模型中。本发明的一种基于神经网络算法的海洋平台实测应力谱修补方法,解决了海洋平台海上实测过程中关键测点某些时间段内的应力缺失问题,可进一步用于相关疲劳分析,修补数据考虑因素全面,修补结果更具权威性。

    一种波浪方向谱识别模型生成方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN118626860A

    公开(公告)日:2024-09-10

    申请号:CN202410800630.0

    申请日:2024-06-20

    Abstract: 本发明涉及波浪方向谱识别领域,公开了一种波浪方向谱识别模型生成方法、装置、设备及介质。本发明可以确定数值波浪水池进行波浪模拟试验过程中的多个波面升高时序数据和空间分布矩阵,空间分布矩阵用于记录多个测量位置和非测量位置在数值波浪水池中的空间分布;根据多个波面升高时序数据生成多个信号谱;其中,每个信号谱对应测量位置,且每个信号谱上标注有用于标识相应测量位置的位置标识;将多个信号谱和空间分布矩阵整体作为训练数据,对预训练的波浪方向谱识别模型进行训练,以得到训练好的波浪方向谱识别模型。本发明训练好的波浪方向谱识别模型可以用于进行波浪方向谱识别,从而有效实现智能识别波浪方向谱识别。

    一种波浪预报模型生成方法、装置、介质及设备

    公开(公告)号:CN118626859A

    公开(公告)日:2024-09-10

    申请号:CN202410800628.3

    申请日:2024-06-20

    Abstract: 本发明涉及波浪预报技术领域,公开了一种波浪预报模型生成方法、装置、介质及设备,可以对目标波面升高时序数据进行转换以得到目标波面包络;其中,目标波面升高时序数据为物理波浪水槽进行波浪水槽试验过程中,水槽位置点在目标试验时段内的波面升高时序数据;将目标波面包络作为一个训练数据输入至预训练的波浪预报模型中进行训练,以得到训练好的波浪预报模型。本发明可以基于波浪水槽试验得到目标波面包络,使用目标波面包络对预训练的波浪预报模型进行训练,得到训练好的波浪预报模型,该训练好的波浪预报模型即可用于进行智能波浪预报,实现智能波浪预报。

    一种惯容吸振器及其优化设计方法

    公开(公告)号:CN118378370A

    公开(公告)日:2024-07-23

    申请号:CN202410136736.5

    申请日:2024-01-31

    Abstract: 本发明提供了一种惯容吸振器及其优化设计方法,其通过在调谐质量阻尼器的基础上引入惯容元件,利用滚珠丝杆幅将平动运动转化成旋转运动,实现在不显著提升振子物理质量的基础上提升吸振器的等效质量,进而提升吸振器的低频吸振能力,解决了有限空间内大质量吸振器带来的弊端。同时,针对滚珠丝杠型调谐质量阻尼器,提出了调谐质量阻尼惯容器优化设计方法,并给出了具体流程,该方法考虑了更高维度的动力学分析模型,结合了定点理论和最优化算法,基于主结构响应分析结果进行调谐质量阻尼惯容器的参数设计。

Patent Agency Ranking