基于图像化卷积的半潜式平台响应预测 |
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引用本文: | 姚骥,武文华,徐海博,顾学康,张欣玉.基于图像化卷积的半潜式平台响应预测[J].船舶力学,2023(5):617-626. |
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作者姓名: | 姚骥 武文华 徐海博 顾学康 张欣玉 |
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作者单位: | 1. 中国船舶科学研究中心;3. 大连理工大学运载工程与力学学部工业装备结构分析国家实验室;4. 大连理工大学宁波研究院;5. 上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院 |
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摘 要: | 在风、浪、流等复杂环境荷载的联合作用下,海洋浮式平台运动响应呈现强非线性及非平稳特征。为了解决海洋平台运动响应复杂多变、难以预测的问题,本文结合图像化特征提取方法与卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),提出一种半潜式平台六自由度响应预测方法。首先根据海洋荷载计算方程,结合实测荷载数据,提出图像化海洋环境特征提取方法;其次,基于CNN建立平台响应预测模型,并对不同特征输入、模型参数等影响进行分析;最终,利用实测数据验证了所提预测方法的误差仅为3.84%,对比直接基于原始数据的CNN模型,精度提高了64.24%。
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关 键 词: | 图像化特征提取 卷积神经网络 响应预测 模型参数 |
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