一种基于神经网络自学习的水池内造畸形波的智能方法

    公开(公告)号:CN111141483A

    公开(公告)日:2020-05-12

    申请号:CN202010016991.8

    申请日:2020-01-08

    申请人: 天津大学

    IPC分类号: G01M10/00 G06N3/08

    摘要: 本发明公开了一种基于神经网络自学习的水池内造畸形波的智能方法:生成波浪谱靶谱和造波机运动幅值靶谱;采用畸形波的数值造波模块生成数值畸形波,并得到造波机运动预设时历;造波机根据造波机运动预设时历模拟生成演化畸形波;采用畸形波检验模块检验演化畸形波和数值畸形波的误差,得到满足实验要求的演化畸形波和造波机运动预设时历,并依此在波浪水池中造出实测畸形波;重复上述步骤记录若干组数值畸形波和实测畸形波的波面时历,形成训练样本库;基于BP神经网络算法对智能化神经网络自学习系统进行训练并进行测试,用于畸形波的造波与预测。本发明解决当前实验室水池中造波机造畸形波的局限性,并采用神经网络自主学习技术,优化造波效果。

    一种基于神经网络自学习的水池内造畸形波的智能方法

    公开(公告)号:CN111141483B

    公开(公告)日:2020-12-01

    申请号:CN202010016991.8

    申请日:2020-01-08

    申请人: 天津大学

    IPC分类号: G01M10/00 G06N3/08

    摘要: 本发明公开了一种基于神经网络自学习的水池内造畸形波的智能方法:生成波浪谱靶谱和造波机运动幅值靶谱;采用畸形波的数值造波模块生成数值畸形波,并得到造波机运动预设时历;造波机根据造波机运动预设时历模拟生成演化畸形波;采用畸形波检验模块检验演化畸形波和数值畸形波的误差,得到满足实验要求的演化畸形波和造波机运动预设时历,并依此在波浪水池中造出实测畸形波;重复上述步骤记录若干组数值畸形波和实测畸形波的波面时历,形成训练样本库;基于BP神经网络算法对智能化神经网络自学习系统进行训练并进行测试,用于畸形波的造波与预测。本发明解决当前实验室水池中造波机造畸形波的局限性,并采用神经网络自主学习技术,优化造波效果。

    一种消波式基础海上风力机

    公开(公告)号:CN212022920U

    公开(公告)日:2020-11-27

    申请号:CN202020445705.5

    申请日:2020-03-31

    申请人: 天津大学

    IPC分类号: B63B35/44 B63B21/50

    摘要: 本实用新型公开了一种消波式基础海上风力机,包括上部风力机构、中心立柱结构、多个边立柱和圆环状的套筒,中心立柱结构由塔柱、中心立柱连接舱和水下浮舱构成;每个边立柱经由斜撑连接至中心立柱连接舱;套筒沿周向方向被分隔成交替布置的多个控制舱和多个边舱,每个边立柱设置在相应的控制舱中;控制舱被分隔成位于上部的调节舱和位于下部的压载水舱,边立柱设置在调节舱内,每个压载水舱内设置压载水。本实用新型通过在风力机立柱外设置消波式边立柱及环状套筒,形成绕中心立柱的立柱群及围壁结构,以减小风力机中心立柱所受波浪载荷,同时套筒内设置压载系统可实时调整结构整体吃水及运动姿态,提高结构整体稳性,保障风力机的正常发电作业。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利