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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利结合深度学习的大型浮标运动响应与锚泊张力预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116341358B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310028354.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权结合深度学习的大型浮标运动响应与锚泊张力预测方法是由高洋洋;毛菡新;胡阳宁;王立忠设计研发完成，并于2023-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合深度学习的大型浮标运动响应与锚泊张力预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种结合深度学习的大型浮标运动响应与锚泊张力预测方法，该方法基于计算流体力学开源代码OpenFOAM，建立大型浮标系统水动力数学模型，研究不同风、浪、流作用下大型浮标运动响应、辅助浮筒运动响应及锚泊系统张力特性；利用实测数据对数学模型进行对比验证。同时建立深度学习框架LSTM模型，利用验证后的数学模型计算得到的浮标和辅助浮筒运动响应与锚泊系统张力数据训练LSTM模型并采用实测值对其进行优化，即可采用优化后的LSTM模型实现大型浮标、辅助浮筒运动响应和锚泊系统张力的精准预测。本方法将基于计算流体力学开源代码OpenFOAM构建的数学模型与LSTM模型耦合，可大大提高浮标运动响应与锚泊系统张力预测的精确程度和预测效率。

本发明授权结合深度学习的大型浮标运动响应与锚泊张力预测方法在权利要求书中公布了：1.一种结合深度学习的大型浮标运动响应与锚泊张力预测方法，其特征在于：基于计算流体力学开源代码OpenFOAM，建立在风、浪、流作用下的大型浮标系统水动力数学模型；所述大型浮标系统水动力数学模型的输入为风场、波高、波周期和海流流速，输出为大型浮标、辅助浮筒的运动响应及锚泊系统张力；利用六自由度运动仪和水下拉力计获得大型浮标、辅助浮筒的运动响应及锚泊系统张力，与大型浮标系统水动力数学模型计算结果进行对比验证，从而得到优化后的大型浮标系统水动力数学模型；将风场、波高、波周期、海流流速作为输入，将锚泊系统张力以及大型浮标、辅助浮筒的运动响应作为输出，建立深度学习框架LSTM模型；利用优化后的大型浮标系统水动力数学模型计算得到的大型浮标、辅助浮筒的运动响应与锚泊系统张力训练LSTM模型，基于实测值对LSTM模型进行优化，基于优化后的LSTM模型即可实现大型浮标、辅助浮筒的运动响应和锚泊系统张力的精准预测。

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