【摘 要】
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[目的]针对传统有限元数值计算方法耗时长、占用计算资源多等缺点,提出基于机器学习算法对船舶结构强度进行评估的回归预测模型。[方法]以已有的有限元数值计算数据为样本,以
【机 构】
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上海振华重工（集团）股份有限公司海服研究院
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[目的]针对传统有限元数值计算方法耗时长、占用计算资源多等缺点,提出基于机器学习算法对船舶结构强度进行评估的回归预测模型。[方法]以已有的有限元数值计算数据为样本,以外部载荷和结构尺寸为特征,以应力和变形为目标,引入4种传统机器学习算法和4种集成机器学习算法,对船舶上吊杆处的局部结构响应进行预测分析。[结果]与传统有限元数值模拟方法相比,机器学习算法在保证结果准确性的同时大幅度提升了计算效率,其中Light Gradient Boosting Machine(LightGBM)算法与其他算法相比,其准确度
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