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公开(公告)号：CN118626859B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202410800628.3
申请日：2024-06-20
Applicant: 上海交通大学三亚崖州湾深海科技研究院 , 上海交通大学
IPC: G06F18/214 , G06N3/04 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及波浪预报技术领域，公开了一种波浪预报模型生成方法、装置、介质及设备，可以对目标波面升高时序数据进行转换以得到目标波面包络；其中，目标波面升高时序数据为物理波浪水槽进行波浪水槽试验过程中，水槽位置点在目标试验时段内的波面升高时序数据；将目标波面包络作为一个训练数据输入至预训练的波浪预报模型中进行训练，以得到训练好的波浪预报模型。本发明可以基于波浪水槽试验得到目标波面包络，使用目标波面包络对预训练的波浪预报模型进行训练，得到训练好的波浪预报模型，该训练好的波浪预报模型即可用于进行智能波浪预报，实现智能波浪预报。
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公开(公告)号：CN116242323A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310182160.1
申请日：2023-02-27
Applicant: 上海交通大学三亚崖州湾深海科技研究院 , 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种浮式海洋平台随船波浪测量方法，所述方法包括：开展浮式平台的海洋工程水动力模型实验，建立海洋工程模型试验数据集，对数据集中的数据进行预处理；建立波面升高线性计算模型，进行波面升高线性推算；将波面升高线性推算结果和平台六自由度运动响应进行数据归一化处理，并建立人工神经网络；实时监测训练过程，对神经网络的各参数和超参数开展敏感性分析，选取表现最优的神经网络参数，将该神经网络作为该条件下计算真实波面升高的模型；将浮式平台所处位置处测得的相对波面升高和运动响应输入神经网络模型，推算得到该位置的真实波面升高。本发明可改善浮式海洋平台随船波浪测量中波浪与结构物非线性效应带来的精度不高问题。
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公开(公告)号：CN116202492A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310182079.3
申请日：2023-02-27
Applicant: 上海交通大学三亚崖州湾深海科技研究院 , 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于高低频分离的随船波浪测量方法，包括：开展针对浮式海洋平台的水动力模型实验，建立海洋工程模型试验数据集，对数据集中的数据进行预处理；建立波面升高线性计算模型，进行波面升高线性推算；将波面升高线性推算结果和平台六自由度运动响应分别进行高低频分离，将信号分解为高频信号和低频信号，并分别建立处理高频数据和低频数据的神经网络；实时监测训练过程，分别选取各自表现最优的神经网络参数，分别作为计算真实波面升高的高频计算模型和低频计算模型；将浮式海洋平台所处位置处的实时运动响应数据和气隙响应数据经过高低频分离后分别输入高频神经网络模型和低频神经网络模型，得到浮式平台所在位置处的真实波面升高。
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公开(公告)号：CN118626860B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202410800630.0
申请日：2024-06-20
Applicant: 上海交通大学三亚崖州湾深海科技研究院 , 上海交通大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及波浪方向谱识别领域，公开了一种波浪方向谱识别模型生成方法、装置、设备及介质。本发明可以确定数值波浪水池进行波浪模拟试验过程中的多个波面升高时序数据和空间分布矩阵，空间分布矩阵用于记录多个测量位置和非测量位置在数值波浪水池中的空间分布；根据多个波面升高时序数据生成多个信号谱；其中，每个信号谱对应测量位置，且每个信号谱上标注有用于标识相应测量位置的位置标识；将多个信号谱和空间分布矩阵整体作为训练数据，对预训练的波浪方向谱识别模型进行训练，以得到训练好的波浪方向谱识别模型。本发明训练好的波浪方向谱识别模型可以用于进行波浪方向谱识别，从而有效实现智能识别波浪方向谱识别。
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公开(公告)号：CN112883562B
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202110136293.6
申请日：2021-02-01
Applicant: 上海交通大学三亚崖州湾深海科技研究院 , 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于神经网络算法的海洋平台实测应力谱修补方法，包括步骤：S1：缺陷应力数据筛选步骤，根据实测应力结果进行数据校验，筛选出实测应力结果中的正常测点位置与异常测点位置，确定第一实测时间段，划分出全数据完整时间段与缺陷数据时间段；S2：环境信息收集步骤；S3：应力信息收集步骤；S4：建立应力修补模型；S5：应力谱修补步骤，将缺陷数据时间段内正常测点位置应力谱与环境控制信息输入训练模型中。本发明的一种基于神经网络算法的海洋平台实测应力谱修补方法，解决了海洋平台海上实测过程中关键测点某些时间段内的应力缺失问题，可进一步用于相关疲劳分析，修补数据考虑因素全面，修补结果更具权威性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112883562A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110136293.6
申请日：2021-02-01
Applicant: 上海交通大学三亚崖州湾深海科技研究院 , 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于神经网络算法的海洋平台实测应力谱修补方法，包括步骤：S1：缺陷应力数据筛选步骤，根据实测应力结果进行数据校验，筛选出实测应力结果中的正常测点位置与异常测点位置，确定第一实测时间段，划分出全数据完整时间段与缺陷数据时间段；S2：环境信息收集步骤；S3：应力信息收集步骤；S4：建立应力修补模型；S5：应力谱修补步骤，将缺陷数据时间段内正常测点位置应力谱与环境控制信息输入训练模型中。本发明的一种基于神经网络算法的海洋平台实测应力谱修补方法，解决了海洋平台海上实测过程中关键测点某些时间段内的应力缺失问题，可进一步用于相关疲劳分析，修补数据考虑因素全面，修补结果更具权威性。
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公开(公告)号：CN118626860A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410800630.0
申请日：2024-06-20
Applicant: 上海交通大学三亚崖州湾深海科技研究院 , 上海交通大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及波浪方向谱识别领域，公开了一种波浪方向谱识别模型生成方法、装置、设备及介质。本发明可以确定数值波浪水池进行波浪模拟试验过程中的多个波面升高时序数据和空间分布矩阵，空间分布矩阵用于记录多个测量位置和非测量位置在数值波浪水池中的空间分布；根据多个波面升高时序数据生成多个信号谱；其中，每个信号谱对应测量位置，且每个信号谱上标注有用于标识相应测量位置的位置标识；将多个信号谱和空间分布矩阵整体作为训练数据，对预训练的波浪方向谱识别模型进行训练，以得到训练好的波浪方向谱识别模型。本发明训练好的波浪方向谱识别模型可以用于进行波浪方向谱识别，从而有效实现智能识别波浪方向谱识别。
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公开(公告)号：CN118626859A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410800628.3
申请日：2024-06-20
Applicant: 上海交通大学三亚崖州湾深海科技研究院 , 上海交通大学
IPC: G06F18/214 , G06N3/04 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及波浪预报技术领域，公开了一种波浪预报模型生成方法、装置、介质及设备，可以对目标波面升高时序数据进行转换以得到目标波面包络；其中，目标波面升高时序数据为物理波浪水槽进行波浪水槽试验过程中，水槽位置点在目标试验时段内的波面升高时序数据；将目标波面包络作为一个训练数据输入至预训练的波浪预报模型中进行训练，以得到训练好的波浪预报模型。本发明可以基于波浪水槽试验得到目标波面包络，使用目标波面包络对预训练的波浪预报模型进行训练，得到训练好的波浪预报模型，该训练好的波浪预报模型即可用于进行智能波浪预报，实现智能波浪预报。
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公开(公告)号：CN116242584A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310155671.4
申请日：2023-02-23
Applicant: 上海交通大学三亚崖州湾深海科技研究院 , 上海交通大学
IPC: G01M10/00 , G01S19/41 , G01S19/47 , G01S13/08 , G06F30/27 , G06F18/214 , G06N3/04 , G06N3/084 , G06F119/14 , G06F113/08
Abstract: 本发明提供一种基于BP神经网络的浮式海洋平台随船波浪测量装置，包括：平台六自由度运动数据信号测量模块，用于对海洋平台的六自由度运动进行数据采集；平台气隙响应信号测量模块，用于对海洋平台的气隙响应进行数据采集；波浪解算模块，用于采用基于BP神经网络的非线性解耦算法对输入的运动信号和气隙响应信号进行推算，计算得到波面抬高数据；随船波浪显示模块，用于展示波浪解算模块计算得到的波浪抬升时历数据和频谱数据。本发明的一种基于BP神经网络的浮式海洋平台随船波浪测量装置，结合平台气隙响应与运动响应数据建立基于深层神经网络的波浪非线性解耦模型可准确估计平台随船波浪。
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公开(公告)号：CN117310678A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311406207.4
申请日：2023-10-26
Applicant: 上海交通大学
IPC: G01S13/50 , G01S13/937 , G01S13/933
Abstract: 本发明公开了一种基于X波段导航雷达在线船舶运动预报方法，包括步骤：由波浪雷达监测并记录船舶周围海域的波浪信息；通过反演算法得到完整的波浪场数据以及特定方向上的一维波浪时历数据；结合船舶自身的六自由度运动时历数据，共同输入到神经网络预报模型中，最终得到船舶未来的运动变化趋势。本发明通过将海洋环境信息引入到预报模型中，可以使得模型能够更好地学习到环境因素对船舶运动的激励机制，并且提高模型的性能、缩短训练周期。
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