【摘 要】
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长期以来,对实际航行中冰载荷的精确测量一直没有得到很好的解决.为了更好地解决上述问题,本文提出了一种基于数据的冰荷载反演新方法.建立反演模型的训练数据由有限元计算生成,并进行了详细描述.采用改进的灰狼优化算法对LSTM网络结构进行优化,成功地训练出了一种有效的基于LSTM网络的冰荷载反演模型,并且通过具体算例对该方法的有效性进行了说明.“,”Precise measurement of ice loads in actual navigation has not been worked out well
【机 构】
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中国船舶科学研究中心,江苏无锡214082;国防科技大学系统工程学院,长沙410000;中国船舶科学研究中心,江苏无锡214082;克雷洛夫研究院希柏里尔局,列宁格勒州圣彼得堡190000
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长期以来,对实际航行中冰载荷的精确测量一直没有得到很好的解决.为了更好地解决上述问题,本文提出了一种基于数据的冰荷载反演新方法.建立反演模型的训练数据由有限元计算生成,并进行了详细描述.采用改进的灰狼优化算法对LSTM网络结构进行优化,成功地训练出了一种有效的基于LSTM网络的冰荷载反演模型,并且通过具体算例对该方法的有效性进行了说明.“,”Precise measurement of ice loads in actual navigation has not been worked out well for a long time.To solve the problem better,a new method of ice load inversion based on data is proposed in the paper.The training data to establish the inversion model are generated by finite element calcu-lation.The process of training data generation is described explicitly.The structures of LSTM net-works are optimized by the refined grey wolf optimizer algorithm.A valid ice load inversion model based on LSTM networks is trained successfully.The general conclusions and results are illustrated by the concrete calculation samples.
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