基于神经网络的二阶波-流和结构物相互作用OA北大核心CSTPCD
Study on second-order wave-current interactions with a structure based on the neutral network
基于时域二阶势流理论,对位于均匀流中的水平半圆柱体在水面上的二阶波绕射问题进行了计算,得到了自由表面波时间历程、圆柱所受到的水动力时间历程及相应的一、二阶波和水动力幅值,并以此作为神经网络的训练样本,采用LM-BP神经网络来预测任意参数(波浪频率或波数、流速或傅汝德数)组合下波浪和水动力幅值或峰值及其时间历程,可以快速地获得精度较高的计算结果.研究结果表明:对于样本数较小的一阶、二阶波浪和水动力幅值预测,可以采用单个隐含层及较少的神经元数或节点数…查看全部>>
Wave diffraction by a horizontal semi-circle in a uniform current was evaluated based on the potential flow theory through the time-domain second-order approach.The time histories of first-and second-order wave and hydrodynamic force and their amplitudes or peaks of their superpositions were obtained and taken as the training set.The back propagation neutral network with Levenberg-Marquardt algorithm(LM-BP)was employed to make fast and accurate prediction of…查看全部>>
王赤忠;郑宇谦;葛晗;朱嵘华
浙江大学海洋学院,浙江 舟山 316021||阳江海上风电实验室,广东 阳江 529500浙江大学海洋学院,浙江 舟山 316021浙江大学海洋学院,浙江 舟山 316021||阳江海上风电实验室,广东 阳江 529500浙江大学海洋学院,浙江 舟山 316021||阳江海上风电实验室,广东 阳江 529500
力学
时域二阶理论波-流-体相互作用BP(逆向传播)神经网络Levenberg-Marquardt算法机器学习
time-domain second order theorywave-current-body interactionsback propagation(BP)neutral networkLevenberg-Marquardt algorithmmachine learning
《华中科技大学学报（自然科学版）》 2024 (4)
16-21,6
国家自然科学基金资助项目(52171325).
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