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申请/专利权人：哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地;哈尔滨工程大学
摘要：本发明公开了一种基于物理信息神经网络的海工平台锚链运动预报方法，包括以下步骤：S1.利用计算流体动力学方法得到物理信息神经网络所需的数据集；S2.利用锚链运动涉及的物理方程约束神经网络；S3.利用物理信息神经网络方法通过时间序列预测锚链运动，本发明可以精准的预测下一秒的平台锚链运动姿态，在海工领域具有重要的应用前景，通过结合计算流体动力学方法和神经网络技术，充分利用物理方程和数据驱动的方法来预测海工平台锚链的运动，提高预测的准确性和可靠性，采用物理信息神经网络方法，将锚链运动涉及的物理方程约束神经网络，使得神经网络能够更好地学习和理解锚链运动的规律，从而提高预测的精度。
主权项：1.一种基于物理信息神经网络的海工平台锚链运动预报方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.利用计算流体动力学方法得到物理信息神经网络所需的数据集，所述计算流体动力学方法是采用CFD法建立平台锚链运动模型，用于海洋平台锚链运动模拟，所述平台锚链运动模型中选择200米浅海半潜式平台为典型，描述锚链姿态的方法是沿着锚链所在轨迹线从下到上设置50个观测点，每个观测点的信息为时间和当前时刻的空间坐标（x,y,z），由50个坐标共同描述锚链形态；S2.利用锚链运动涉及的物理方程约束神经网络；S3.利用物理信息神经网络方法通过时间序列预测锚链运动。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 哈尔滨工程大学 一种基于物理信息神经网络的海工平台锚链运动预报方法
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