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申请/专利权人：北京工业大学
申请日：2024-04-12
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118246122A
主分类号：G06F30/13
分类号：G06F30/13;G06F30/27;G06F30/23;G06T17/20;G06N3/0895;G06N3/0499;G06F119/14;G06F119/02;G06F111/10
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明提供一种大跨度网壳结构性能智能化预测方法、系统。预测方法包括如下步骤：选取对大跨度网壳结构性能影响较大的多个特征，进行有限元数据模拟，生成预测模型所需的数据库；对预测模型所需的数据库的数据进行预处理，划分数据集；建立预测模型评价的性能基线；建立多个大跨度网壳结构性能智能化预测模型，并利用划分后的数据集进行模型训练、验证及测试；基于模型训练结果，比较不同预测模型的性能评价指标，确定最优预测模型，并对最优预测模型进行鲁棒性和可靠性检验；基于最优预测模型，对大跨度网壳结构性能智能化预测模型的各个特征进行重要性分析；开发预测程序，集成已经训练完成的最优预测模型，提供用户交互界面。本发明能够快速预测包含多种输入参数的单层网壳结构的稳定极限承载力，减少时间和经济成本，并为设计提供建议。
主权项：1.一种大跨度网壳结构性能智能化预测方法，其特征在于，包括如下步骤：选取对大跨度网壳结构性能影响较大的多个特征，进行有限元数据模拟，生成预测模型所需的数据库；对预测模型所需的数据库的数据进行预处理，划分数据集；建立预测模型评价的性能基线；建立多个大跨度网壳结构性能智能化预测模型，并利用划分后的数据集进行模型训练、验证及测试；基于模型训练结果，比较不同预测模型的性能评价指标，确定最优预测模型，并对最优预测模型进行鲁棒性和可靠性检验；基于最优预测模型，对大跨度网壳结构性能智能化预测模型的各个特征进行重要性分析；开发预测程序，集成已经训练完成的最优预测模型，提供用户交互界面。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京工业大学 一种大跨度网壳结构性能智能化预测方法、系统
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