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一種基于GAN和CNN-BPNN的濕顆粒介質(zhì)力學(xué)特性預(yù)測(cè)方法

文檔序號(hào):41948980發(fā)布日期:2025-05-16 14:06閱讀:來(lái)源:國(guó)知局

技術(shù)特征:

1.一種基于gan和cnn-bpnn的濕顆粒介質(zhì)力學(xué)特性預(yù)測(cè)方法,其特征在于,包括以下步驟:

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于gan和cnn-bpnn的濕顆粒介質(zhì)力學(xué)特性預(yù)測(cè)方法,其特征在于:濕顆粒介質(zhì)地面的力學(xué)參數(shù)采集包括兩個(gè)部分,第一部分通過(guò)數(shù)據(jù)采集,確定要研究的變量,并通過(guò)正交實(shí)驗(yàn)法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì);第二部分為數(shù)據(jù)精準(zhǔn)測(cè)試,根據(jù)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)表嚴(yán)格對(duì)各個(gè)變量進(jìn)行測(cè)量和分析。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于gan和cnn-bpnn的濕顆粒介質(zhì)力學(xué)特性預(yù)測(cè)方法,其特征在于,基于所采集的數(shù)據(jù),通過(guò)正交實(shí)驗(yàn)法設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn),確定要研究的變量,并對(duì)各個(gè)變量進(jìn)行測(cè)量和分析,具體過(guò)程如下:

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于gan和cnn-bpnn的濕顆粒介質(zhì)力學(xué)特性預(yù)測(cè)方法,其特征在于,在步驟s2中,根據(jù)實(shí)物實(shí)驗(yàn)所得數(shù)據(jù),基于vof模型建立高保真流-固-顆粒耦合仿真環(huán)境,具體過(guò)程如下:

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于gan和cnn-bpnn的濕顆粒介質(zhì)力學(xué)特性預(yù)測(cè)方法,其特征在于,所有相的體積分?jǐn)?shù)之和為1,體積分?jǐn)?shù)通常用符號(hào)α表示;多相流體中第i個(gè)項(xiàng)的體積分?jǐn)?shù)為αi,則存在以下三種情況:

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于gan和cnn-bpnn的濕顆粒介質(zhì)力學(xué)特性預(yù)測(cè)方法,其特征在于,在步驟s3中,使用gan神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加強(qiáng)數(shù)據(jù)集分布,具體過(guò)程如下:

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于gan和cnn-bpnn的濕顆粒介質(zhì)力學(xué)特性預(yù)測(cè)方法,其特征在于,在步驟s4中,基于rft模型進(jìn)行物理公式推導(dǎo),具體過(guò)程如下:

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種基于gan和cnn-bpnn的濕顆粒介質(zhì)力學(xué)特性預(yù)測(cè)方法,其特征在于,在步驟s41中,基于微元的思想,假設(shè)運(yùn)動(dòng)物體在干顆粒介地面下運(yùn)動(dòng)所受到的合力為各獨(dú)立受力單元的線性疊加;該模型分為兩部分,分別為水平面rft模型和垂向面rft模型;

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于gan和cnn-bpnn的濕顆粒介質(zhì)力學(xué)特性預(yù)測(cè)方法,其特征在于,在步驟s5中,cnn-bpnn神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建,將推導(dǎo)的物理公式插入損失函數(shù),具體過(guò)程如下:

10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的一種基于gan和cnn-bpnn的濕顆粒介質(zhì)力學(xué)特性預(yù)測(cè)方法,其特征在于,模型損失:使用均方誤差損失函數(shù),計(jì)算模型預(yù)測(cè)值和真實(shí)目標(biāo)值之間的差異,如下所示:


技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明屬于機(jī)器學(xué)習(xí)與地面力學(xué)預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于GAN和CNN?BPNN的濕顆粒介質(zhì)力學(xué)特性預(yù)測(cè)方法,包括以下步驟:采集機(jī)器人足部在濕顆粒介質(zhì)地面運(yùn)動(dòng)的數(shù)據(jù),并確定對(duì)結(jié)果影響最大的因素,確定對(duì)結(jié)果影響最大的因素;基于VOF模型建立高保真流?固?顆粒耦合仿真環(huán)境;使用GAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加強(qiáng)數(shù)據(jù)集分布;基于RFT模型進(jìn)行物理公式推導(dǎo);構(gòu)建CNN?BPNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,將推導(dǎo)的物理公式插入損失函數(shù);利用搭建好的網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。本發(fā)明采用上述一種基于GAN和CNN?BPNN的濕顆粒介質(zhì)力學(xué)特性預(yù)測(cè)方法,不僅提高了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和效率,也為顆粒介質(zhì)地面力學(xué)特性研究和工程應(yīng)用提供了支持。

技術(shù)研發(fā)人員:馬鑫盟,張宇鵬,趙麗濱,萇洋,閆振卓,金彬,齊羿帆,黃凌波,呂凌峰,程帥
受保護(hù)的技術(shù)使用者:河北工業(yè)大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日:
技術(shù)公布日:2025/5/15
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