基于CFD数值模拟和本征正交分解的风场重建的任务书.docx
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本发明公开了一种基于本征正交分解和深度学习融合的流场重建方法,包括:S1,构造流场数据库,流场数据库中存储有离线状态的流场数据集合;S2,确定传感器放置位置并放置传感器,传感器用于在线观测流场部分点位的数据;S3,训练神经网络模型,并将传感器观测数据输入训练好的神经网络模型得到神经网络预测流场;S4,利用POD方法从流场数据中抽取POD模态;S5,基于GappyPOD方法,利用POD模态、神经网络预测流场、传感器测量数据构建最小化问题,求解获得POD模态系数;S6,基于求解的模态系数将POD模态线性组合
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基于本征正交分解的波浪力随机场降维模拟基于本征正交分解的波浪力随机场降维模拟摘要:本文基于本征正交分解(EOF)方法,提出了一种用于模拟波浪力随机场降维的方法。通过对波浪力场数据进行EOF分解,可以将原始数据降维至较低维度的空间中。实验结果表明,基于EOF的波浪力随机场降维模拟方法具有较高的准确度和鲁棒性,可以有效地捕获原始波浪场中的关键信息。1.引言波浪力是海洋工程中常用的一个重要参数,在海洋平台设计、海洋气象预报、海洋资源开发等领域具有广泛的应用。波浪力的精确模拟对于正确评估海洋工程结构物的稳定性和可