基于CFD的明渠特征参数-流量神经网络模型泛化性能研究

作     者：张人元 宁芊 ZHANG Renyuan;NING Qian

作者机构：四川大学电子信息学院四川成都610065 新疆师范大学计算机科学技术学院新疆乌鲁木齐830054 

基　　金：新疆维吾尔自治区区域协同创新专项(科技援疆计划)(2020E0247) 

出 版 物：《水利技术监督》 (Technical Supervision in Water Resources)

年 卷 期：2023年第5期

页      码：188-194,230页

摘      要：文章设计了一种与机器学习相结合的基于CFD数值模拟的梯形明渠特征参数-流量模型,用于对具有不同渠道参数的梯形明渠进行流量计算。选取影响梯形明渠流量的特征参数建立模型框架;使用CFD数值模拟梯形明渠得到训练数据;将模型搭配机器学习算法进行训练得到最终模型;使用最终模型对若干实际渠道进行试验。结果表明,最大误差为7.6684%且平均误差为2.7965%,该模型能够在具有不同参数的梯形明渠下实现高效,稳定和准确的流量计算。

主 题 词：明渠 计算流体力学 机器学习 泛化性能 

学科分类：081504[081504] 08[工学] 0815[工学-矿业类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1008-1305.2023.05.050

馆 藏 号：203121845...