基于PSO-CNN模型和流固耦合的三角钢闸门优化算法

马骥; 董现; 任萌萌; 李宇男; 朱召泉; 王雅迪

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20240354

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基于PSO-CNN模型和流固耦合的三角钢闸门优化算法

水利枢纽、水利建筑物 | 更新时间：2026-02-25

- 基于PSO-CNN模型和流固耦合的三角钢闸门优化算法
- 基于PSO-CNN模型和流固耦合的三角钢闸门优化算法
- 水电能源科学 2025年43卷第1期页码：141-144+149
- 作者机构：
  
  1. 石家庄铁道大学土木工程学院
  2. 河北省子牙河河务中心
  3. 内蒙古机电职业技术学院水利与土木建筑工程系
  4. 河海大学土木与交通学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(51808357)
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20240354
  中图分类号： TV663.4
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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马骥, 董现, 任萌萌, 等. 基于PSO-CNN模型和流固耦合的三角钢闸门优化算法[J]. 水电能源科学, 2025,43(1):141-144+149.

马骥, 董现, 任萌萌, et al. 基于PSO-CNN模型和流固耦合的三角钢闸门优化算法[J]. 2025, 43(1): 141-144+149.
马骥, 董现, 任萌萌, 等. 基于PSO-CNN模型和流固耦合的三角钢闸门优化算法[J]. 水电能源科学, 2025,43(1):141-144+149. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20240354.

马骥, 董现, 任萌萌, et al. 基于PSO-CNN模型和流固耦合的三角钢闸门优化算法[J]. 2025, 43(1): 141-144+149. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20240354.

摘要

针对大型三角钢闸门流固耦合下优化设计工作量巨大、计算机难以短时间实现的问题，提出PSO-CNN模型即粒子群算法优化卷积神经网络模型，以改善仿真模型计算效率和普通神经网络模型计算精度的问题。对比PSO-CNN模型与CNN模型误差曲线与偏离度预测图，PSO-CNN模型的预测精度明显高于CNN卷积神经网络算法的预测精度。根据考虑流固耦合作用下闸门的一阶频率变化，采用全局随机灵敏度分析方法筛选出圆管型支臂的管外径、圆管型支臂管壁厚度和面板厚度作为模型主导参数。结合ANSYS平台opt分析模块零阶优化算法求得主导参数的优化结果，优化后闸门流固耦合后频率远离水流脉冲频率，使该弧形闸门具有良好动力性能。

Abstract

关键词

Keywords

references

董现,范海阳,尤晓阳,王雅迪.梁柱端板连接节点优化设计智能系统构建及参数识别方法[P].石家庄铁道大学,2021.

蒋莉,尤亚攀,刘高雄,许新勇.基于Fluent的南水北调闸门流固耦合数值模拟研究[J].河南水利与南水北调,2023(04).

董现,王雅迪,李宇男,朱召泉.基于模态分析和遗传神经网络的闸门锈蚀损伤研究[J].水电能源科学,2022(04).

郭星锐,王均星,周招,杜金威.角木塘弧形闸门流激振动响应特性研究[J].水电能源科学,2019(08).

张翌娜,马晓君,张建伟,侯鸽.基于排列熵算法的弧形闸门振动状态监测[J].水电能源科学,2018(07).

赵兰浩,骆鹏.大型水工弧形钢闸门流激振动物理模型—数值模型计算分析[J].水电能源科学,2017(12).

刘昉,练继建,辜晋德.基于自回归模型的水流脉动压力频谱特征研究[J].水利学报,2009(11).

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