CN116341358B 結合深度學習的大型浮標運動響應與錨泊張力預測方法 （浙江大學）_第1頁
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US2020082041A1,2020.03.12結合深度學習的大型浮標運動響應與錨泊本發明提供了一種結合深度學習的大型浮后的數學模型計算得到的浮標和輔助浮筒運動響應與錨泊系統張力數據訓練LSTM模型并采用源代碼OpenFOAM構建的數學模型與LSTM模型耦22.根據權利要求1所述的一種結合深度學習的大型浮標運動響應與錨泊張力預測方3.根據權利要求1所述的一種結合深度學習的大型浮標運動響應與錨泊張力預測方在OpenFOAM中設定初始邊界條件和輸入物理參數，包括風基于OpenFOAM標準求解器olaFlow，在大型浮標系統運動求解計算中植入錨鏈求解模4.根據權利要求1所述的一種結合深度學習的大型浮標運動響應與錨泊張力預測方5.根據權利要求1所述的一種結合深度學習的大型浮標運動響應與錨泊張力預測方36.根據權利要求1所述的一種結合深度學習的大型浮標運動響應與錨泊張力預測方7.根據權利要求1所述的一種結合深度學習的大型浮標運動響應與錨泊張力預測方4動力數學模型計算得到的大型浮標、輔助浮筒運動響應與錨泊系統張力數據訓練LSTM模研究浮標和輔助浮筒的水動力特性及多結構耦合運5[0011]基于OpenFOAM標準求解器olaFlow，在大型浮標系統運動求解計算中植入錨鏈求[0013]進一步地，基于所述大型浮標系統水動力數學模型得到的浮標運動響應方程如6水動力數學模型也能彌補實測難以模擬復雜工況下浮標系統運動的缺陷；同時本發明的7]+bf)]+bi)]+bo)-1oo分別表示輸出門的權重矩陣與偏置函數。ht代表根據當前狀態參量與輸出8

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