一种基于机器学习的水下爆炸载荷下船体板架结构动响应快速预报方法

技术领域

本发明涉及水下爆炸载荷下舰船毁伤技术领域，是一种基于机器学习的水下爆炸载荷下船体板架结构动响应快速预报方法。

背景技术

水面舰艇作为海军装备的主要力量，水下爆炸造成的毁伤将对舰船战斗力和生命力造成严重威胁。在战场环境中快速、准确地评估舰船在水下爆炸载荷下的毁伤特性具有极其重要的军事价值。对于水下爆炸的研究，目前主要以数值仿真和模型试验为主。公开的实验资料也基本局限于简单板架结构和小缩尺比实验。小尺度的缩比模型实验存在尺度效应，边界条件也难以与实际工况保持一致，反推到原模型难度较大，只能作为前期的机理性研究。大缩尺比实验及实船试验成本巨大，且受到可行性和安全性等条件限制。由于实船水下爆炸试验成本高昂，目前水下爆炸载荷下舰船响应特性研究大量使用三维数值模拟方法，产生了海量计算数据。对数值计算得到的数据进行分析和挖掘将为舰船抗爆抗冲击领域提供一定的数值参考。

深度神经网络(Deep neural networks,DNN)已经被应用于不同的领域，利用深度神经网络，可以对其他方法难以解决的问题做出相对准确的预测。在软件模型架构中，深度神经网络和传统人工神经网络的区别在于深度神经网络有更多的隐藏层和神经元。具有三层以上的神经网络可以定义为深度神经网络，增加层数和神经元数可以提高神经网络的学习能力。与传统的人工神经网络相比，在资源数量相同的情况下，深度神经网络可以模拟复杂度更高的函数来解决更复杂的问题。利用深度神经网络方法对数值计算结果进行分析和挖掘，从而实现水下爆炸载荷下船体板架结构毁伤的快速预报，这可以节省大量计算资源和计算时间，并且通过数据的积累使预报系统精度进一步提高，具有重要的工程和学术意义。

发明内容

本发明使用任意欧拉-拉格朗日方法(ALE)进行数值模拟得到数据库，基于数值计算结果对深度神经网络进行训练，并且采用蚁群算法对深度神经网络超参数进行优化，实现水下爆炸载荷下船体板架结构动响应快速预报。

本发明提供了一种基于机器学习的水下爆炸载荷下船体板架结构动响应快速预报方法，本发明提供了以下技术方案：

一种基于机器学习的水下爆炸载荷下船体板架结构动响应快速预报方法，包括以下步骤：

步骤1：采用任意欧拉-拉格朗日方法对水下爆炸载荷下船体板架结构响应进行数值计算获得数据样本；

步骤2：根据船体板架结构，对样本数据库进行降维，用以缩短深度神经网络训练时间；

步骤3：采用深度神经网络对降维后的样本数据库进行学习，并验证学习效果；

步骤4：采用蚁群算法对深度神经网络的结构及超参数进行优化，提高深度神经网络训练效率和预报精度，输出泛化效果最佳的深度神经网络；

步骤5：对使用深度神经网络对水下爆炸载荷下船体板架结构动响应预报结果进行后处理。

优选地，所述步骤1具体为：

步骤1.1：根据一定当量炸药水下爆炸产生最大气泡的半径的确定水域尺寸，水域的尺寸应为一定当量的炸药在对应水深下产生气泡最大直径的2到4倍；

步骤1.2：根据药包初始半径确定水域网格尺寸，采用S-ALE方法对水域和空气进行离散，使气泡最大直径范围内网格尺寸最小，剩余区域网格尺寸为最大直径范围内网格尺寸的2倍；

步骤1.3：对船体板架结构进行建模并保证结构与水域最小网格尺寸一致，完成模型建立；采用任意欧拉-拉格朗日方法ALE对船体板架结构在水下爆炸载荷下的动响应进行计算，得到结构各节点的坐标以及各单元的等效塑性应变等计算数据，建立样本数据库

优选地，所述步骤2具体为：

据船体板架结构的对称形式对样本数据库进行降维，对于关于X轴对称的船体板架结构在水下爆炸载荷下的各节点位移矩阵A有：

其中，B为船体板架结构对称轴上方节点位移矩阵，C为船体板架结构对称轴下方节点位移矩阵，b

由于船体板架结构关于X轴对称，c

对于关于Y轴对称的船体板架结构在水下爆炸载荷下的各节点位移矩阵A通过下式表示：

A＝[B C]

其中，B为船体板架结构对称轴左侧节点位移矩阵，C为船体板架结构对称轴右侧节点位移矩阵，b

由于船体板架结构关于Y轴对称，c

对于关于X和Y轴对称的船体板架结构在水下爆炸载荷下的各节点位移矩阵A通过下式表示：

其中，B为船体板架结构左上区域节点位移矩阵，C为船体板架结构右上区域节点位移矩阵，D为船体板架结构左下区域节点位移矩阵，E为船体板架结构右下区域节点位移矩阵，b

由于船体板架结构关于X和Y轴对称，c

优选地，所述步骤3中具体为：

使用划分好的训练集数据对深度神经网络进行训练，其中深度神经网络的隐含层数取为1到3，从SGD、RMSprop和Adam中选取神经网络优化算法，当选择Adam则ρ

优选地，所述步骤4具体为：

采用蚁群算法对深度神经网络结构及超参数进行优化，其中，蚁群算法首先根据待隐含层优化范围为1到3，学习率优化范围为0.001到0.5，随机失活系数优化范围为0.01到0.1，衰减系数优化范围为每训练10000步学习率下降1％到10％进行路径构建，对于任意蚂蚁k，R

对信息素进行更新：

其中，m为蚂蚁个数,ρ为信息素蒸发率，0≤ρ≤1，默认设置ρ＝0.5，Δτ

优选地，所述步骤5具体为：

将待预报工况的初始数据输入到采用蚁群算法优化后的深度学习网络中，将深度学习网络输出值进行后处理，实现水下爆炸载荷下船体板架结构动响应快速预报。

本发明具有以下有益效果：

本发明采用深度神经网络等机器学习方法对数值模拟计算结果进行分析和挖掘，从而实现水下爆炸载荷下船体板架结构动响应的快速预报，可大量节省计算资源和计算时间，并且通过数据的积累使预报系统精度进一步提高，具有重要的工程和学术意义。

附图说明

图1为水下爆炸载荷下船体板架结构动响应快速预报流程图；

图2为水下爆炸载荷下船体平板结构动响应快速预报数值计算结果；

图3为水下爆炸载荷下船体加筋板结构动响应快速预报数值计算结果；

图4为水下爆炸载荷下船体板架结构轮廓快速预报结果；

图5为水下爆炸载荷下船体板架结构等效塑性应变快速预报结果。

具体实施方式

以下结合具体实施例，对本发明进行了详细说明。

具体实施例一：

根据图1至图5所示，本发明提供一种基于机器学习的水下爆炸载荷下船体板架结构动响应快速预报方法，包括以下步骤：

一种基于机器学习的水下爆炸载荷下船体板架结构动响应快速预报方法，包括以下步骤：

步骤1：采用任意欧拉-拉格朗日方法对水下爆炸载荷下船体板架结构响应进行数值计算获得数据样本；

所述步骤1具体为：

步骤1.1：根据一定当量炸药水下爆炸产生最大气泡的半径的确定水域尺寸，水域的尺寸应为一定当量的炸药在对应水深下产生气泡最大直径的2到4倍；

步骤1.2：根据药包初始半径确定水域网格尺寸，采用S-ALE方法对水域和空气进行离散，使气泡最大直径范围内网格尺寸最小，剩余区域网格尺寸为最大直径范围内网格尺寸的2倍；

步骤1.3：对船体板架结构进行建模并保证结构与水域最小网格尺寸一致，完成模型建立；采用任意欧拉-拉格朗日方法ALE对船体板架结构在水下爆炸载荷下的动响应进行计算，得到结构各节点的坐标以及各单元的等效塑性应变等计算数据，建立样本数据库。

步骤2：根据船体板架结构，对样本数据库进行降维，用以缩短深度神经网络训练时间；

所述步骤2具体为：

据船体板架结构的对称形式对样本数据库进行降维，对于关于X轴对称的船体板架结构在水下爆炸载荷下的各节点位移矩阵A有：

其中，B为船体板架结构对称轴上方节点位移矩阵，C为船体板架结构对称轴下方节点位移矩阵，b

由于船体板架结构关于X轴对称，c

对于关于Y轴对称的船体板架结构在水下爆炸载荷下的各节点位移矩阵A通过下式表示：

A＝[B C]

其中，B为船体板架结构对称轴左侧节点位移矩阵，C为船体板架结构对称轴右侧节点位移矩阵，b

由于船体板架结构关于Y轴对称，c

对于关于X和Y轴对称的船体板架结构在水下爆炸载荷下的各节点位移矩阵A通过下式表示：

其中，B为船体板架结构左上区域节点位移矩阵，C为船体板架结构右上区域节点位移矩阵，D为船体板架结构左下区域节点位移矩阵，E为船体板架结构右下区域节点位移矩阵，b

由于船体板架结构关于X和Y轴对称，c

步骤3：采用深度神经网络对降维后的样本数据库进行学习，并验证学习效果；

所述步骤3中具体为：

使用划分好的训练集数据对深度神经网络进行训练，其中深度神经网络的隐含层数取为1到3，从SGD、RMSprop和Adam中选取神经网络优化算法，当选择Adam则ρ

步骤4：采用蚁群算法对深度神经网络的结构及超参数进行优化，提高深度神经网络训练效率和预报精度，输出泛化效果最佳的深度神经网络；

所述步骤4具体为：

采用蚁群算法对深度神经网络结构及超参数进行优化，其中，蚁群算法首先根据待隐含层优化范围为1到3，学习率优化范围为0.001到0.5，随机失活系数优化范围为0.01到0.1，衰减系数优化范围为每训练10000步学习率下降1％到10％进行路径构建，对于任意蚂蚁k，R

对信息素进行更新：

其中，m为蚂蚁个数,ρ为信息素蒸发率，0≤ρ≤1，默认设置ρ＝0.5，Δτ

步骤5：对使用深度神经网络对水下爆炸载荷下船体板架结构动响应预报结果进行后处理。

所述步骤5具体为：

将待预报工况的初始数据输入到采用蚁群算法优化后的深度学习网络中，将深度学习网络输出值进行后处理，实现水下爆炸载荷下船体板架结构动响应快速预报。

具体实施例二：

所述步骤1中水域的尺寸应为药包在对应水深下产生气泡最大直径的2到4倍，采用Geers-Hunter模型计算气泡最大半径：

式中：

通过对式(1)进行时间积分，可分别得到体积变化率和体积随时间变化规律：

然后对水下爆炸产生气泡半径a和气泡的垂向迁移u进行求解：

式中：

采用结构任意欧拉-拉格朗日方法对水域和空气进行离散以使气泡最大直径范围内网格尺寸较小，其它区域网格尺寸为最大直径范围内网格尺寸的2倍，从而可以在保证计算精度的同时大量节约计算资源和计算时间；所述步骤(1)中船体板架结构包括：加强筋相对刚度因子C

式中:I为加强筋剖面惯性矩(m

所述步骤3中根据船体板架结构的几何对称形式对样本数据库进行降维，如对于关于X轴对称的船体板架结构在水下爆炸载荷下的各节点位移矩阵A有：

式中：B为船体板架结构对称轴上方节点位移矩阵，C为船体板架结构对称轴下方节点位移矩阵，b

此时，由于船体板架结构关于X轴对称，故有c

类似地，对于关于Y轴对称的船体板架结构在水下爆炸载荷下的各节点位移矩阵A有：

A＝[B C] (13)

式中：B为船体板架结构对称轴左侧节点位移矩阵，C为船体板架结构对称轴右侧节点位移矩阵，b

此时，由于船体板架结构关于Y轴对称，故有c

对于关于X和Y轴对称的船体板架结构在水下爆炸载荷下的各节点位移矩阵A有：

式中：B为船体板架结构左上区域节点位移矩阵，C为船体板架结构右上区域节点位移矩阵，D为船体板架结构左下区域节点位移矩阵，E为船体板架结构右下区域节点位移矩阵，b

此时，由于船体板架结构关于X和Y轴对称，故有c

所述步骤4中深度神经网络的隐含层数取为1到3，选用的神经网络优化算法有SGD算法、Hinton等提出的RMSprop算法和Kingma与Ba提出的Adam算法。

SGD迭代公式为：

RMSprop迭代公式为：

Adam迭代公式为：

式中：V(t)为Moment项，g

选用V Nair和GE Hinton提出的ReLu函数作为激活函数，相比sigmod函数与tanh函数，ReLu函数可以较好地克服梯度消失的问题并加快深度神经网络训练速度，其函数表达式为：

f(x)＝max(0,x) (18)

所述步骤5中采用Dorigo和Maniezzo提出的蚁群算法(ACO)对深度神经网络结构及超参数进行优化。其中蚁群算法首先根据待隐含层优化范围为1到3，学习率优化范围为0.001到0.5，随机失活系数优化范围为0.01到0.1，衰减系数优化范围为每训练10000步学习率下降1％到10％进行路径构建。对于任意蚂蚁k，R

然后对信息素进行更新：

式中：m为蚂蚁个数,ρ为信息素蒸发率，0≤ρ≤1，默认设置ρ＝0.5，Δτ

具体实施例三：

根据一定当量炸药水下爆炸产生最大气泡的半径的确定水域尺寸，水域的尺寸应为一定当量的炸药在对应水深下产生气泡最大直径的2到4倍；其次，根据药包初始半径确定水域网格尺寸，并且采用S-ALE方法对水域和空气进行离散，使气泡最大直径范围内网格尺寸较小，其他区域网格尺寸为最大直径范围内网格尺寸的2倍；然后，对船体板架结构进行建模并保证结构与水域最小网格尺寸一致，完成模型建立。如图2和图3所示，采用任意欧拉-拉格朗日方法(ALE)对船体板架结构在水下爆炸载荷下的动响应进行计算，得到结构各节点的坐标以及各单元的等效塑性应变等计算数据，建立样本数据库。

2、据船体板架结构的对称形式对样本数据库进行降维，对于关于X轴对称的船体板架结构在水下爆炸载荷下的各节点位移矩阵A有：

式中：B为船体板架结构对称轴上方节点位移矩阵，C为船体板架结构对称轴下方节点位移矩阵，b

此时，由于船体板架结构关于X轴对称，故有c

类似地，对于关于Y轴对称的船体板架结构在水下爆炸载荷下的各节点位移矩阵A有：

A＝[B C] (24)

式中：B为船体板架结构对称轴左侧节点位移矩阵，C为船体板架结构对称轴右侧节点位移矩阵，b

此时，由于船体板架结构关于Y轴对称，故有c

对于关于X和Y轴对称的船体板架结构在水下爆炸载荷下的各节点位移矩阵A有：

式中：B为船体板架结构左上区域节点位移矩阵，C为船体板架结构右上区域节点位移矩阵，D为船体板架结构左下区域节点位移矩阵，E为船体板架结构右下区域节点位移矩阵，b

由于船体板架结构关于X和Y轴对称，故有c

3、使用划分好的训练集数据对深度神经网络进行训练，其中深度神经网络的隐含层数取为1到3，从SGD、RMSprop和Adam中选取神经网络优化算法，若选择Adam(AdaptiveMoment Estimation)则ρ

4、采用蚁群算法(ACO)对深度神经网络结构及超参数进行优化。其中蚁群算法首先根据待隐含层优化范围为1到3，学习率(Learning Rate)优化范围为0.001到0.5，随机失活系数(Dropout)优化范围为0.01到0.1，衰减系数(Decay Steps&Decay Rate)优化范围为每训练10000步学习率下降1％到10％进行路径构建，对于任意蚂蚁k，R

然后对信息素进行更新：

式中：m为蚂蚁个数,ρ为信息素蒸发率，0≤ρ≤1，默认设置ρ＝0.5，Δτ

5、将待预报工况的初始数据输入到采用蚁群算法优化后的深度学习网络中，将深度学习网络输出值进行后处理，实现水下爆炸载荷下船体板架结构动响应快速预报，图4和图5分别为水下爆炸载荷下船体板架结构塑性变形轮廓及等效塑性应变预报结果。

以上所述仅是一种基于机器学习的水下爆炸载荷下船体板架结构动响应快速预报方法的优选实施方式，一种基于机器学习的水下爆炸载荷下船体板架结构动响应快速预报方法的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于该思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和变化，这些改进和变化也应视为本发明的保护范围。