基于机器学习的载人潜水器观察窗应力预测方法

    公开(公告)号:CN119378337A

    公开(公告)日:2025-01-28

    申请号:CN202411974610.1

    申请日:2024-12-31

    Abstract: 本发明属于电数字数据处理技术领域,具体涉及一种基于机器学习的载人潜水器观察窗应力预测方法,其步骤包括:采集应变及压力数据,并建立观察窗的有限元模型;基于应变及压力数据构建训练集,再对应构建机器学习混合模型;通过训练集对机器学习混合模型进行训练,并获得应力预测模型;通过应力预测模型预测不同环境下载人潜水器观察窗的应力数据。本发明基于数据驱动的应力预测方法不依赖于复杂的物理建模过程,可以更快速、准确地预测复杂工况下的应力分布,不仅能够大幅减少计算时间和资源消耗,还可以在较为复杂的载荷环境中提供鲁棒的应力预测结果;减少计算时间,提升预测精度,为结构安全性评估提供高效、可靠的预测结果。

    一种载人潜水器观察窗应力应变在线监测装置

    公开(公告)号:CN118960865A

    公开(公告)日:2024-11-15

    申请号:CN202411455073.X

    申请日:2024-10-18

    Abstract: 本发明属于水下设备技术领域,本发明的一种载人潜水器观察窗应力应变在线监测装置,其安装于压力舱中,包括承载台和密封容器。其中,承载台与密封容器可拆卸式连接,并在承载台上安装观察窗样品。密封容器内部安装有监测传感器,并通过线缆与防水插头连接。监测传感器与观察窗样品接触,用于监测使用。本发明装置结构简单、成本低,设计的监测装置结合压力舱可以完整的模拟深海潜航的不同阶段及不同场景,并实时在线监测观察窗样品,且搭配不同的传感器还可以全阶段获得更加全面的测试数据,从而有利于精确分析观察窗在深海环境下的力学性能及突发情况下的应急能力,满足现有深海载人潜水器观察窗的不同测试需求。

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