基于PSO-CNN模型和流固耦合的三角钢闸门优化算法

作     者：马骥 董现 任萌萌 李宇男 朱召泉 王雅迪 MA Ji;DONG Xian;REN Meng-meng;LI Yu-nan;ZHU Zhao-quan;WANG Ya-di

作者机构：石家庄铁道大学土木工程学院河北石家庄050043 河北省子牙河河务中心河北衡水053000 内蒙古机电职业技术学院水利与土木建筑工程系内蒙古呼和浩特010070 河海大学土木与交通学院江苏南京210098 

出 版 物：《水电能源科学》 (Water Resources and Power)

年 卷 期：2025年第43卷第1期

页      面：141-144,149页

学科分类：081504[工学-水利水电工程] 08[工学] 0815[工学-水利工程] 

基　　金：国家自然科学基金项目(51808357) 

主　　题：三角闸门 优化设计 PSO-CNN模型 零阶算法 

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。