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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
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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。 展开更多
关键词 三角闸门 优化设计 pso-cnn模型 零阶算法
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