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申请/专利权人：北京理工大学
摘要：本发明提供了用于快速准确预报化工园区潜在爆炸事故后果的方法。该方法包括：a针对特定化工园区，设计神经网络模型的爆炸后果预测任务；b利用经过实验数据验证的数值模拟程序对多类典型园区作业区域内的爆炸场景进行大量计算，以获得不同参数条件下的爆炸结果相关数据如冲击波场参数；c对某个实际园区场景开展不间断爆炸数值模拟，以不断产生新的计算数据；d使用数值模拟数据对神经网络算法开展递进式训练；e向建立的神经网络模型提供某一爆炸场景相关参数，从而快速获得爆炸后果预测结果。该方法适用于化工装置密集区域，实时性好、准确性高，而且可以部署在小型设备上，是一种有效的潜在爆炸事故后果预报方法。
主权项：1.本发明提供了化工园区爆炸后果数模融合快速预报方法，其特征在于，该方法包括：a针对特定化工园区，设计用于预测爆炸后果的数据驱动模型；b利用经过实验数据验证的数值模拟程序对多类典型园区作业区域内的爆炸场景进行大量计算，以获得不同参数条件下的爆炸结果相关数据如冲击波场时空演化数据；c对某个实际化工园区特定区域开展不间断爆炸数值模拟，以不断产生新的计算数据；d使用数值模拟数据对机器学习算法开展递进式训练，构建数据驱动模型；e向建立的神经网络模型提供某一爆炸场景相关参数，从而快速获得爆炸后果预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 化工园区爆炸后果数模融合快速预报方法
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