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一种基于计算流体动力学和卷积神经网络的鱼道设计方法

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本发明公开了一种基于计算流体动力学和卷积神经网络的鱼道设计方法，包括如下四个阶段：第一阶段，流场信息与目标鱼游动轨迹的同步测量和记录；第二阶段：建立鱼类感知模型；第三阶段：建立目标鱼类在变化水流环境下的刺激响应神经网络模型；第四阶段：将第三阶段获得的刺激响应神经网络模型，应用于几何体型发生改变或者水流边界条件产生变化的鱼道中。变化的鱼道流场通过计算流体动力学技术获取，鱼类的运动轨迹通过刺激响应神经网络模型结合流场预测。本发明通过神经网络对叠加的瞬态流场和目标鱼类轨迹的深度学习，建立目标鱼类对水流刺激的响应关系，进而实现鱼类运动轨迹预测。

著录项

公开/公告号CN110633530A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-12-31

原文格式PDF
申请/专利权人南通大学;
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申请/专利号CN201910881471.0
发明设计人高柱;
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申请日2019-09-18
分类号
代理机构南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙);
代理人许洁
地址 226000 江苏省南通市啬园路9号
入库时间 2024-02-19 16:54:30

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-01-24

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/50 申请日:20190918

实质审查的生效
2019-12-31

公开

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