公开(公告)号：CN119721293A

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202411797955.4

申请日：2024-12-09

Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 ,  哈尔滨工程大学

Inventor： 张帅 ,  宁亦池 ,  任少飞 ,  韩放 ,  张阿漫

IPC: G06N20/00 ,  G06F18/10 ,  G06F18/214 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/04 ,  G06F17/11

Abstract: 基于机器学习的水下高压气枪气泡特性快速预测方法、系统、设备及介质，属于深海资源勘探领域，解决传统的气枪气泡压力子波预测方法依赖于经验公式和物理模型，压力子波计算的精度及效率受到单元划分、边界条件、载荷工况模拟真实性等因素影响的问题。方法包括：采集气枪的压力子波数据集，进行预处理；得到训练集和测试集，采用机器学习模型对单支气枪的训练集进行学习，获得单支气枪正演机器学习模型；将气枪气泡动力学方程结合到单支气枪正演机器学习模型中，获得预测的完整压力子波曲线；采用机器学习模型对多支气枪的压力子波数据集进行训练和优化，得到多枪组合正演机器学习模型，实现对压力子波的预测。本发明适用于气枪枪体设计制造场景。