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申请/专利权人：大连理工大学
摘要：本发明属于海浪数值模拟识别领域，公开了一种多参数海浪谱拟合方法，包括利用浮标获取海浪实测数据，构建海浪实测数据集；构建适用于多海浪谱形叠加的多参数海浪谱模型；基于异构综合学习粒子群优化器构建维度为M的形状参数优化模型；基于海浪实测数据集，利用形状参数优化模型，计算多参数海浪谱模型所需的形状参数；将计算得到的形状参数带入多参数海浪谱模型，经过迭代更新输出海浪谱拟合结果。本发明提高了海浪谱模型的适用范围与准确性，为海洋波浪研究和实际应用提供新工具。
主权项：1.一种多参数海浪谱拟合方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.利用浮标获取海浪实测数据，构建海浪实测数据集；S2.构建适用于多海浪谱形叠加的多参数海浪谱模型，其中所述多参数海浪谱模型引入了形状参数Ai、Bi、Ci、Di；其中，所述多参数海浪谱模型为基于双峰谱或多峰谱形式构建的模型，所述多参数海浪谱模型如公式（1）所示： （1）其中，下标用于标识风浪信息，下标用于标识涌浪信息，为海浪谱密度函数值，为有效波高，为有效波周期，为频率，为风浪的海浪谱密度函数，为涌浪的海浪谱密度函数，所述形状参数Ai、Bi、Ci、Di为仅受海浪谱谱形影响的无量纲参数，且所述形状参数Ai≥0、Bi≥0、Ci≥0、Di≥0，A1、B1、C1、D1为时的形状参数，为Ci对应的有效波周期，为Ci对应的频率，n表示叠加的海浪谱形数量，当n=2时公式（1）为双峰谱形式，当实际测量的海浪谱出现超过2个峰时，n2；S3.基于异构综合学习粒子群优化器构建维度为M的形状参数优化模型；其中，所述形状参数优化模型如公式（2）所示： （2）其中，为所述海浪实测数据集中的实测数据，为海浪谱密度函数值，优化目标为误差E最小；S4.基于步骤S1中构建的所述海浪实测数据集，利用步骤S3中的所述形状参数优化模型，计算步骤S2中所述多参数海浪谱模型中的所述形状参数Ai、Bi、Ci、Di；S5.将步骤S4计算得到的所述形状参数Ai、Bi、Ci、Di输入步骤S2中的所述多参数海浪谱模型，经过迭代更新输出海浪谱拟合结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连理工大学 一种多参数海浪谱拟合方法
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