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公开(公告)号：CN114936413B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202210421252.6
申请日：2022-04-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 船体外形优化神经网络建模方法及船体外形优化方法，涉及船舶设计领域。针对传统的BP神经算法建立的代理模型是基于最基本的神经网络结构而建立的，所以普遍存在收敛速度慢，需要迭代很多次才可以收敛的问题，本发明提供的方案为：船体外形优化精神网络建模方法，方法包括：在待优化船体中选择多个代表船体特征的控制点；改变控制点的坐标，得到新的控制点，作为样本数据；获取控制点对应的船舶的阻力；构建网络模型，将控制点坐标组委输入层神经元，对应的船舶阻力作为训练数据，抽样抽取部分样本数据进行训练，抽取剩余的部分样本数据进行训练，对全部样本数据进行训练，训练完成。适合在船舶制造过程中对船体外形的优化中应用。
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公开(公告)号：CN115933409B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310016876.4
申请日：2023-01-06
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种基于多物理场弱耦合的自适应调整时间步长的方法，属于多物理场耦合技术领域，在整个耦合流程中增加了对求解器下一时间步的求解时间进行了预测，预测过程随着求解器的求解过程分为多个层次，预测方法从线性预测方法随着求解器求解时间的推进不断改变，一直到最后的BP神经网络预测方法。根据预测的求解时间对参与耦合的求解器的时间步长进行自适应变换，最终实现两个求解器的同步运行。
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公开(公告)号：CN115933409A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202310016876.4
申请日：2023-01-06
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种基于多物理场弱耦合的自适应调整时间步长的方法，属于多物理场耦合技术领域，在整个耦合流程中增加了对求解器下一时间步的求解时间进行了预测，预测过程随着求解器的求解过程分为多个层次，预测方法从线性预测方法随着求解器求解时间的推进不断改变，一直到最后的BP神经网络预测方法。根据预测的求解时间对参与耦合的求解器的时间步长进行自适应变换，最终实现两个求解器的同步运行。
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公开(公告)号：CN114936413A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210421252.6
申请日：2022-04-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 船体外形优化神经网络建模方法及船体外形优化方法，涉及船舶设计领域。针对传统的BP神经算法建立的代理模型是基于最基本的神经网络结构而建立的，所以普遍存在收敛速度慢，需要迭代很多次才可以收敛的问题，本发明提供的方案为：船体外形优化精神网络建模方法，方法包括：在待优化船体中选择多个代表船体特征的控制点；改变控制点的坐标，得到新的控制点，作为样本数据；获取控制点对应的船舶的阻力；构建网络模型，将控制点坐标组委输入层神经元，对应的船舶阻力作为训练数据，抽样抽取部分样本数据进行训练，抽取剩余的部分样本数据进行训练，对全部样本数据进行训练，训练完成。适合在船舶制造过程中对船体外形的优化中应用。
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