【摘 要】
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传统的液货船双层底强度计算采用有限元的计算方法,需占用一定的设计和校核周期。基于发展迅速的机器学习算法对液货船的双层底结构强度评估建立有效的回归模型。以现有的数值模型计算结果作为训练集和测试集,将双层底所受外部载荷和主要构件尺寸作为特征,以关键点的应力计算结果作为目标。建立多种机器学习算法,对液货船双层底的局部强度进行预测和分析。与传统的有限元分析方法相比,机器学习算法能够极大的缩短设计和审核周期
【出 处】
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中国造船工程学会船舶力学学术委员会测试技术学组2021年学术会议
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传统的液货船双层底强度计算采用有限元的计算方法,需占用一定的设计和校核周期。基于发展迅速的机器学习算法对液货船的双层底结构强度评估建立有效的回归模型。以现有的数值模型计算结果作为训练集和测试集,将双层底所受外部载荷和主要构件尺寸作为特征,以关键点的应力计算结果作为目标。建立多种机器学习算法,对液货船双层底的局部强度进行预测和分析。与传统的有限元分析方法相比,机器学习算法能够极大的缩短设计和审核周期,并能保证较高的准确性。为更为复杂的船舶结构强度分析提供了新思路。
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