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申请/专利权人:湖南科技大学
摘要:本发明涉及建筑结构风荷载研究领域,特别是指一种结构表面风荷载预测方法及装置。所述方法包括:获取待预测的建筑结构表面参数数据;构建基于Koopman神经算子的建筑结构表面随机风压场预测模型;根据建筑结构表面参数数据以及基于Koopman神经算子的建筑结构表面随机风压场预测模型,得到建筑结构表面随机风压场预测结果。本发明应用Koopman神经算子对建筑结构表面随机风压场开展预测,参数设置简单、人工干预少,方便设计人员掌握,提高了预测准确性。
主权项:1.一种结构表面风荷载预测方法,其特征在于,所述方法包括:S1、获取待预测的建筑结构表面参数数据;S2、构建基于Koopman神经算子的建筑结构表面随机风压场预测模型;S3、根据所述建筑结构表面参数数据以及基于Koopman神经算子的建筑结构表面随机风压场预测模型,得到建筑结构表面随机风压场预测结果;所述S2中的构建基于Koopman神经算子的建筑结构表面随机风压场预测模型,包括:S21、将编码器作为观测函数,对所述观测函数进行学习,得到最优的观测函数;S22、将所述最优的观测函数映射到傅里叶空间并进行低频截断,得到低频Koopman算子;S23、对所述低频Koopman算子进行训练,得到训练好的低频Koopman算子,根据所述训练好的低频Koopman算子预测得到低频预测值;S24、对所述低频预测值进行傅里叶逆变换,得到低频未来状态;S25、通过卷积层提取最优的观测函数中的高频未来状态;S26、将所述低频未来状态以及高频未来状态进行线性组合,得到系统的未来状态,通过非线性解码器对所述系统的未来状态进行解码,得到建筑结构表面随机风压场预测结果。
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百度查询: 湖南科技大学 一种结构表面风荷载预测方法及装置
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