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桥面风场时程重构的机器学习方法
1
作者
战庆亮
刘鑫
+2 位作者
张冠华
白春锦
葛耀君
《中国公路学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期22-31,共10页
获得桥面的高分辨率时变流场对研究桥梁风致问题尤为关键,然而受传感器布设与测量方法等因素制约,难以通过试验直接测得高空间分辨率的流场数据。机器学习是流场表征的有效手段,但是数据驱动的训练方法在已知样本较少时难以获得准确的...
获得桥面的高分辨率时变流场对研究桥梁风致问题尤为关键,然而受传感器布设与测量方法等因素制约,难以通过试验直接测得高空间分辨率的流场数据。机器学习是流场表征的有效手段,但是数据驱动的训练方法在已知样本较少时难以获得准确的模型。针对此问题,引入流场时程的人工神经网络方法,使用流体控制方程辅助模型训练,通过增加未知测点处的方程约束提高模型的精度,得到了考虑物理约束的桥面风场时程的机器学习重构模型。以低雷诺数桥面绕流为例,实现了基于稀疏已知测点时程数据的模型训练,得到了较好的效果。结果表明:通过引入未知测点处的控制方程约束,可在较少已知时程数据的情况下,获得更准确的桥面风场重构模型,为人工智能方法在风场实测时程数据中的应用提供了基础。
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关键词
桥梁工程
桥面风场时程
人工智能
时程
深度学习
物理方程约束
流
场
重构
原文传递
题名
桥面风场时程重构的机器学习方法
1
作者
战庆亮
刘鑫
张冠华
白春锦
葛耀君
机构
大连海事大学交通运输工程学院
辽宁省交通规划设计院有限责任公司技术研发中心
同济大学桥梁结构抗风技术交通行业重点实验室
出处
《中国公路学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期22-31,共10页
基金
大连海事大学博联科研基金项目(3132023619)
桥梁结构抗风技术交通行业重点实验室(上海)开放课题(KLWRTBMC21-02)
+1 种基金
国家自然科学基金项目(51978527)
辽宁教育厅研究计划项目(批准号:LJKZ0052)。
文摘
获得桥面的高分辨率时变流场对研究桥梁风致问题尤为关键,然而受传感器布设与测量方法等因素制约,难以通过试验直接测得高空间分辨率的流场数据。机器学习是流场表征的有效手段,但是数据驱动的训练方法在已知样本较少时难以获得准确的模型。针对此问题,引入流场时程的人工神经网络方法,使用流体控制方程辅助模型训练,通过增加未知测点处的方程约束提高模型的精度,得到了考虑物理约束的桥面风场时程的机器学习重构模型。以低雷诺数桥面绕流为例,实现了基于稀疏已知测点时程数据的模型训练,得到了较好的效果。结果表明:通过引入未知测点处的控制方程约束,可在较少已知时程数据的情况下,获得更准确的桥面风场重构模型,为人工智能方法在风场实测时程数据中的应用提供了基础。
关键词
桥梁工程
桥面风场时程
人工智能
时程
深度学习
物理方程约束
流
场
重构
Keywords
bridge engineering
bridge wind time-history
artificial intelligence
deep learning of time-history
physical equation constraints
flow reconstruction
分类号
U441 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
桥面风场时程重构的机器学习方法
战庆亮
刘鑫
张冠华
白春锦
葛耀君
《中国公路学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
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已选择
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