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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种基于物理信息神经网络的桥梁冲刷单相流计算方法，包括如下步骤：选取训练样本和预测样本，得到对应的坐标数据；将训练样本的坐标数据作为输入放入第一个神经网络进行训练，输出泥沙高程变化量，计算对应的河床高程；将对应河床高程作为部分输入放入第二个神经网络进行训练，输出为对应的流场参数；两个网络训练误差都收敛后，得到训练好的两个串联神经网络；将预测样本的坐标数据输入训练好的第一个神经网络，正向计算输出对应的泥沙高程变化量，计算对应的河床高程；将预测样本的河床高程和河床高程往上一定大小范围内随机抽点一同作为训练好的第二个神经网络的输入，正向计算输出得到对应的流场参数。本发明具有广泛适用性。
主权项：1.一种基于物理信息神经网络的桥梁冲刷单相流计算方法，其特征在于，包括如下步骤：1选取训练样本和预测样本，得到训练样本和预测样本的坐标数据，坐标数据包括X坐标、Y坐标和样本所处时间T；2将训练样本的X坐标、Y坐标和样本所处时间T作为输入放入第一个神经网络进行训练，输出泥沙高程变化量△H，并计算对应的河床高程Z；3将步骤2中计算得到的对应的河床高程Z作为部分输入放入第二个神经网络进行训练，输出为对应的流场参数，流场参数包括X方向速度u、Y方向速度v、Z方向速度w和压强大小P；4第一神经网络和第二神经网络的训练误差都收敛后，得到训练好的相互串联的第一神经网络和第二神经网络；5将预测样本的X坐标、Y坐标和样本所处时间T输入训练好的第一个神经网络，正向计算输出为对应的泥沙高程变化量△H，并计算对应的河床高程Z；6将预测样本的河床高程Z以及河床高程Z往上一定大小范围内随机抽点一同作为训练好的第二个神经网络的输入，正向计算输出得到对应的流场参数，流场参数包括X方向速度u、Y方向速度v、Z方向速度w和压强大小P。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种基于物理信息神经网络的桥梁冲刷单相流计算方法
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