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基于PSO-CNN模型和流固耦合的三角钢闸门优化算法
1
作者
马骥
董现
+3 位作者
任萌萌
李宇男
朱召泉
王雅迪
《水电能源科学》
北大核心
2025年第1期141-144,149,共5页
针对大型三角钢闸门流固耦合下优化设计工作量巨大、计算机难以短时间实现的问题,提出PSO-CNN模型即粒子群算法优化卷积神经网络模型,以改善仿真模型计算效率和普通神经网络模型计算精度的问题。对比PSO-CNN模型与CNN模型误差曲线与偏...
针对大型三角钢闸门流固耦合下优化设计工作量巨大、计算机难以短时间实现的问题,提出PSO-CNN模型即粒子群算法优化卷积神经网络模型,以改善仿真模型计算效率和普通神经网络模型计算精度的问题。对比PSO-CNN模型与CNN模型误差曲线与偏离度预测图,PSO-CNN模型的预测精度明显高于CNN卷积神经网络算法的预测精度。根据考虑流固耦合作用下闸门的一阶频率变化,采用全局随机灵敏度分析方法筛选出圆管型支臂的管外径、圆管型支臂管壁厚度和面板厚度作为模型主导参数。结合ANSYS平台opt分析模块零阶优化算法求得主导参数的优化结果,优化后闸门流固耦合后频率远离水流脉冲频率,使该弧形闸门具有良好动力性能。
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关键词
三角闸门
优化设计
pso-cnn模型
零阶算法
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职称材料
题名
基于PSO-CNN模型和流固耦合的三角钢闸门优化算法
1
作者
马骥
董现
任萌萌
李宇男
朱召泉
王雅迪
机构
石家庄铁道大学土木工程学院
河北省子牙河河务中心
内蒙古机电职业技术学院水利与土木建筑工程系
河海大学土木与交通学院
出处
《水电能源科学》
北大核心
2025年第1期141-144,149,共5页
基金
国家自然科学基金项目(51808357)。
文摘
针对大型三角钢闸门流固耦合下优化设计工作量巨大、计算机难以短时间实现的问题,提出PSO-CNN模型即粒子群算法优化卷积神经网络模型,以改善仿真模型计算效率和普通神经网络模型计算精度的问题。对比PSO-CNN模型与CNN模型误差曲线与偏离度预测图,PSO-CNN模型的预测精度明显高于CNN卷积神经网络算法的预测精度。根据考虑流固耦合作用下闸门的一阶频率变化,采用全局随机灵敏度分析方法筛选出圆管型支臂的管外径、圆管型支臂管壁厚度和面板厚度作为模型主导参数。结合ANSYS平台opt分析模块零阶优化算法求得主导参数的优化结果,优化后闸门流固耦合后频率远离水流脉冲频率,使该弧形闸门具有良好动力性能。
关键词
三角闸门
优化设计
pso-cnn模型
零阶算法
Keywords
triangular gate
optimization design
pso-cnn
model
zero-order algorithm
分类号
TV663.4 [水利工程—水利水电工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于PSO-CNN模型和流固耦合的三角钢闸门优化算法
马骥
董现
任萌萌
李宇男
朱召泉
王雅迪
《水电能源科学》
北大核心
2025
0
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职称材料
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