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申请/专利权人：哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地;哈尔滨工程大学

摘要：本发明涉及船舶冰荷载领域，特别涉及一种基于物理信息神经网络的船舶冰载荷预报方法，实现了船舶冰载荷的智能预报。首先利用CFD‑DEM耦合计算得到在破碎冰区航行的船舶的冰载荷力以及当前时刻冰粒子的数量和相对碰撞速度，依此作为网络的训练与验证数据，之后构建冰粒动量与船舶冰载荷之间的动量守恒方程作为物理约束加入到网络的损失函数中，最后建立全连接网络结构。本发明通过建立神经网络数据集，并利用浮冰和船舶冰载荷相关的物理方程约束神经网络，将神经网络结合物理方程，从而在实时破冰的途中计算并预测后续冰面所到来的阻力；让本发明与船体的显示单元结合时，能够根据实际破冰需要的船速完成调节。

主权项：1.一种基于物理信息神经网络的船舶冰载荷预报方法，其特征在于，包括以下步骤：A.利用计算流体动力学方法得到物理信息神经网络所需的数据集；（1）基于CFD-DEM方法构建控制模型；流体相基本方程选用连续性方程和Navier-Stokes方程，采用雷诺平均法建立流体相控制方程，采用剪切应力输运模型作为湍流模型来关闭控制方程，利用流体体积法捕获船舶航行过程中产生的自由表面波；离散元粒子的接触模型为Hertz-Mindlin模型，其接触力的非线性增加受到位移的影响，两粒子之间的接触即离散相基本方程，计算后得到控制模型；（2）建立船舶与浮冰的物理模型；船体模型采用KrisoContainerShip模型，缩尺比为31.6；破冰模型：碎冰被视为由几个球形颗粒组成的复合颗粒；（3）CFD-DEM耦合仿真；计算域的纵向和横向长度设置为6.0倍船长，垂直高度设置为4.5倍船长；同时，在边界条件设置中，将入口、上边界和下边界设置为速度入口，将出口边界设置为压力出口，将侧向边界设置为对称面；船体表面配置为具有防滑壁条件；在模拟计算中，采用欧拉法将船舶固定，流体以设定的速度从前端速度入口向船模冲去，同时在速度入口设置喷射器，以颗粒流向船模喷射碎冰；采用结构化六面体网格对计算域进行离散化，并在自由面、船模、船体开尔文波等区域进行局部网格细化，保证流场计算精度；在船体表面附近生成六层棱柱网格来模拟边界层流动；B.利用浮冰和船舶冰载荷相关的物理方程约束神经网络；由于船舶与冰之间存在动量守恒，构建冰粒动量与船舶冰载荷之间动量守恒方程作为网络的损失函数对网络进行物理约束，构造如下损失函数： 、式中:中的损失基于船舶与冰之间的能量守恒方程，为冰荷载的预测值；两者可表示为； 、 、式中:n为船冰碰撞数据集的数据点个数，Fn为网络的预测值；C.利用物理信息神经网络方法通过时间序列预测冰荷载；利用CFD-DEM耦合计算得到在破碎冰区航行的船舶的冰载荷力，并收集对应时刻冰粒子的数量和相对碰撞速度及频率；基于这些数据，采用物理信息神经网络方法通过时间序列预测冰荷载，得到冰荷载的时序数据。

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