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摘要：本发明公开了基于数学孪生技术的网箱网衣破损检测方法、装置及存储介质，涉及水产养殖工程和海洋工程防灾减灾技术领域，该方法是利用数值模拟和人工神经网络相结合的方法来开发用于网衣破损检测的数字孪生体，识别模型可根据环境参数和拉力传感数据进行快速破损识别。首先利用渔网的等效数值模型模拟渔网的完整和破损的情况来获取大量的仿真传感数据，然后将这些数据用于人工神经网络的训练，人工神经网络可根据不同的仿真传感信号进行网衣是否发生破损的识别，最后，根据现实的传感数据，识别模型可以迅速识别网衣是否发生破损。本发明实现了渔网的实时破损监测且节约人力成本、提高了检测效率、克服了网衣自身或环境干扰的限制。
主权项：1.一种基于数字孪生技术的网箱网衣破损检测方法，其特征在于，包括：获取渔网的纲绳上安装的拉力传感器检测出的拉力数据；将所述拉力数据输入预先构建的网衣数字孪生体，得到网衣数字孪生体输出的网衣破损识别结果；其中，预先构建网衣数字孪生体包括：根据待检测网箱网衣的尺寸建立等效网衣数值模型，并模拟渔网完整和破损时的动态响应；根据渔网所处环境，结合多种波浪范围以及预先设计的不同海况环境下发生的网衣破损情况，利用所述网衣数值模型进行纲绳的拉力仿真模拟，得到仿真数据集；建立人工神经网络破损识别模型并利用所述仿真数据集对所述人工神经网络破损识别模型进行网衣破损识别训练；训练好的人工神经网络破损识别模型构成网衣数字孪生体。
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百度查询： 大连理工大学宁波研究院 大连理工大学 基于数学孪生的网箱网衣破损检测方法、装置及存储介质
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