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申请/专利权人：中国船舶科学研究中心
摘要：本申请公开了一种基于神经网络的水下作业装置耦合力预测方法，涉及水下作业装置技术领域，该方法将锚链的两端分别通过压力传感器连接水面上的浮球和水槽底部的锚，然后利用作业装置模型中的机械臂通过拉压力传感器抓取锚链的中部，在不同试验工况下进行试验可以分别通过三个拉压力传感器采集到拉力作为耦合力实际值，利用得到的数据基于神经网络回归模型训练以学习更加多样、全面的水动力学特征，再结合粒子群算法进行参数寻优可以得到具有较高预测精度的耦合力预测模型，可用于快速预测水下作业装置所受耦合力，该方法原理简单、可操作性强、设计灵活、可靠性高、适用面广，对水下作业装置的水动力预测研究具有重要指导和借鉴意义。
主权项：1.一种基于神经网络的水下作业装置耦合力预测方法，其特征在于，所述水下作业装置耦合力预测方法包括：根据水下作业装置的结构构建作业装置模型，将所述作业装置模型和锚链置于循环水槽中，锚链的一端通过第一拉压力传感器连接水面上的浮球，锚链的另一端通过第二拉压力传感器连接循环水槽底部的锚，并利用所述作业装置模型中的机械臂通过第三拉压力传感器抓取所述锚链的中部，搭建得到的循环水槽试验系统；基于所述循环水槽试验系统在不同试验工况下进行试验，得到每个试验工况下的耦合力实际值包括通过三个拉压力传感器采集到的拉力；以每个试验工况的工况参数为输入、所述试验工况下的耦合力实际值作为输出，基于神经网络回归模型结合粒子群算法训练得到耦合力预测模型；利用得到的耦合力预测模型基于水下作业装置所在工况的工况参数，得到水下作业装置所受耦合力的预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国船舶科学研究中心 一种基于神经网络的水下作业装置耦合力预测方法
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