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COMSOL流固耦合有限元协同PSO-BP神经网络实现泄洪闸室结构安全预测及其数值模拟
Published in 2024
泄洪闸室结构具备挡水和泄水两重主要功能的水工建筑物，工作中因水位变幅较大，加之泄流振动的水流动水压力不断突变，尤其水工闸门的启闭过程所形成的缝隙流对闸室结构产生严重危害。为此，以大藤峡深孔泄洪闸室为研究对象，研究其结构应力应变特征。首先对COMSOL流固耦合有限元与PSO-BP神经网络两种方法进行重构形成研究方法，针对大流量泄洪闸室泄流振动条件的结构应力应变研究重构后的方法可以发挥两种方法的优势；然后以COMSOL开展闸室泄流水体与闸室结构的流固耦合有限元模拟，获得泄流激励条件下坝身振动特征与应力变形规律；随后构建PSO-BP神经网络分析模型，分别开展了创建网络结构、确定计算参数、选择训练函数、选择预测模型、分析预测误差和拟定期望与预测等研究，并生成流固耦合有限元分析结果数据为神经网络训练集；最后通过PSO-BP神经网络预测泄洪孔道流场与泄洪闸室结构的应力应变特征，并以此重构闸室流场与结构应力应变。基于研究过程与结果的验证，验证本文探索开展重构的研究方法的可行性。
