[發(fā)明專利]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一維波動方程求解方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110837611.1 | 申請日: | 2021-07-23 |
| 公開(公告)號: | CN113468466B | 公開(公告)日: | 2022-04-15 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 籍多發(fā);翟長海;李晨曦;溫衛(wèi)平 | 申請(專利權(quán))人: | 哈爾濱工業(yè)大學(xué) |
| 主分類號: | G06F17/13 | 分類號: | G06F17/13;G06N3/04;G06N3/08;G01V1/36 |
| 代理公司: | 哈爾濱華夏松花江知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 23213 | 代理人: | 侯靜 |
| 地址: | 150001 黑龍*** | 國省代碼: | 黑龍江;23 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 基于 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 波動 方程 求解 方法 | ||
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多工況一維波動方程求解方法,本發(fā)明屬于地震工程領(lǐng)域,它為了解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解不同工況下的一維波動方程耗時費力的問題。一維波動方程求解方法:一、選擇一維波動方程作為待求解的方程;二、確定輸入變量的求解域與殘差點數(shù)量;三、建立包含6個隱藏層的全連接層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);四、設(shè)計特定的損失函數(shù);五、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)訓(xùn)練及精細(xì)化訓(xùn)練。本發(fā)明將波速作為輸入,提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一維波動方程求解方法,使得模型能學(xué)習(xí)到不同工況對于方程解的影響,在保持高求解精度的前提下,泛定方程與應(yīng)力條件的加入也增加了求解方法的可解釋性。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明屬于地震工程領(lǐng)域,具體涉及一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解多工況一維波動方程進(jìn)而實現(xiàn)地震動模擬的方法。
背景技術(shù)
伴隨著經(jīng)濟發(fā)展,城鎮(zhèn)化速度加快,特大城市及城市群的出現(xiàn),這些都對單體結(jié)構(gòu),建筑群乃至整座城市的抗震韌性提出了更高的挑戰(zhàn)。地震動場的建立是進(jìn)行結(jié)構(gòu)抗震韌性設(shè)計、評估的前提。如何快速、準(zhǔn)確的模擬地震動場也是學(xué)界一直在研究的熱門。地震動場與地震波在介質(zhì)中的傳播息息相關(guān)。根據(jù)表示定理,地震動可以表示為格林函數(shù)與震源的卷積,而格林函數(shù)通常通過求解波動方程得到,因此求解波動程是地震動模擬中至關(guān)重要的一步。
近年來隨著計算機技術(shù)的發(fā)展,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被越來越廣泛的應(yīng)用于地球物理、地震工程等領(lǐng)域,然而大多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù),不同工況需要訓(xùn)練不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,耗時費力,并且得到的“黑箱”模型缺乏物理規(guī)律的限制,難以解釋。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是為了解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解不同工況下的一維波動方程耗時費力的問題,而提供一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多工況一維波動方程求解方法。
本發(fā)明基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多工況一維波動方程求解方法按照以下步驟實現(xiàn):
步驟一、建立控制方程,各向同性介質(zhì)中一維地震波動方程如下:
其中V表示波速,u表示(x,t)坐標(biāo)下質(zhì)點的位移;
步驟二、確定求解域與殘差點數(shù)量:
設(shè)定x的求解域為[0,1],t的求解域為[0,1],殘差點數(shù)量為400~800個;
步驟三、建立深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):
建立包含6個隱藏層的全連接層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),采用雙曲正切函數(shù)(Tanh)為激活函數(shù),得到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;
步驟四、損失函數(shù)設(shè)計:
使用損失函數(shù)表征是否訓(xùn)練收斂,損失函數(shù)的公式如下:
其中ureal代表位移真實值;
步驟五、網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練:
以步驟四中的損失函數(shù)為目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練,采用Adam自適應(yīng)優(yōu)化函數(shù)算法進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,再使用L-BFGS-B算法進(jìn)行求解(精細(xì)訓(xùn)練),從而完成多工況一維波動方程求解。
本發(fā)明基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多工況一維波動方程求解方法按照以下步驟實現(xiàn):
步驟一、建立控制方程:各向同性介質(zhì)中一維地震波動方程,該方程考慮y方向位移引起的x方向的應(yīng)力:
其中VP為地震P波波速,VS為地震S波波速,ρ為介質(zhì)密度,σxx和σxy為x方向上的兩個應(yīng)力分量,ux表示x方向的位移,uy表示y方向的位移;
步驟二、確定求解域與殘差點數(shù)量:
該專利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息,商用須獲得專利權(quán)人授權(quán)。該專利全部權(quán)利屬于哈爾濱工業(yè)大學(xué),未經(jīng)哈爾濱工業(yè)大學(xué)許可,擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購買此專利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作,請聯(lián)系【客服】
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