CN116341358B 结合深度学习的大型浮标运动响应与锚泊张力预测方法 （浙江大学）_第1页
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US2020082041A1,2020.03.12结合深度学习的大型浮标运动响应与锚泊本发明提供了一种结合深度学习的大型浮后的数学模型计算得到的浮标和辅助浮筒运动响应与锚泊系统张力数据训练LSTM模型并采用源代码OpenFOAM构建的数学模型与LSTM模型耦22.根据权利要求1所述的一种结合深度学习的大型浮标运动响应与锚泊张力预测方3.根据权利要求1所述的一种结合深度学习的大型浮标运动响应与锚泊张力预测方在OpenFOAM中设定初始边界条件和输入物理参数，包括风基于OpenFOAM标准求解器olaFlow，在大型浮标系统运动求解计算中植入锚链求解模4.根据权利要求1所述的一种结合深度学习的大型浮标运动响应与锚泊张力预测方5.根据权利要求1所述的一种结合深度学习的大型浮标运动响应与锚泊张力预测方36.根据权利要求1所述的一种结合深度学习的大型浮标运动响应与锚泊张力预测方7.根据权利要求1所述的一种结合深度学习的大型浮标运动响应与锚泊张力预测方4动力数学模型计算得到的大型浮标、辅助浮筒运动响应与锚泊系统张力数据训练LSTM模研究浮标和辅助浮筒的水动力特性及多结构耦合运5[0011]基于OpenFOAM标准求解器olaFlow，在大型浮标系统运动求解计算中植入锚链求[0013]进一步地，基于所述大型浮标系统水动力数学模型得到的浮标运动响应方程如6水动力数学模型也能弥补实测难以模拟复杂工况下浮标系统运动的缺陷；同时本发明的7]+bf)]+bi)]+bo)-1oo分别表示输出门的权重矩阵与偏置函数。ht代表根据当前状态参量与输出8

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