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申请/专利权人：河北工业大学
摘要：本申请提供了一种枢轨接触面电流场预测方法、装置、电子设备及存储介质，包括：通过有限元仿真模型计算不同激励电流下的电流场分布，以构建不同激励电流下的枢轨接触面处电流场数据，其中，电流场数据为一维激励电流值和时间数据到二维电流场的模拟数据；基于电流场数据训练得到RTUnet‑CGAONet模型，以预测不同激励电流下枢轨接触面处的电流场，其中，RTUnet‑CGAONet模型是将笛卡尔积深度算子网络与条件生成对抗网络结合，得到知识嵌入的条件对抗算子网络，以深度残差网络作为条件对抗算子网络的分支网络，建立RTUnet‑CGAONet模型。本申请所述的方法基于建立的RTUnet‑CGAONet模型可实现不同激励电流下电流场的秒级计算，有效提高了电流场预测结果的精度和效率。
主权项：1.一种枢轨接触面电流场预测方法，其特征在于，包括：通过有限元仿真模型计算不同激励电流下的电流场分布，以构建不同激励电流下的枢轨接触面处电流场数据，其中，所述电流场数据为一维激励电流值和时间数据到二维电流场的模拟数据；基于所述电流场数据训练得到RTUnet-CGAONet模型，以预测不同激励电流下枢轨接触面处的电流场，其中，所述RTUnet-CGAONet模型是将笛卡尔积深度算子网络与条件生成对抗网络结合，得到知识嵌入的条件对抗算子网络，以深度残差网络作为条件对抗算子网络的分支网络，建立RTUnet-CGAONet模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河北工业大学 枢轨接触面电流场预测方法、装置、电子设备及存储介质
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