一种基于神经网络的重装空投跌落冲击预测方法及其系统

发明专利有效专利

申请号：
CN202211335838.7
IPC分类号：G06F30/23;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2022-10-28
申请人：
华中科技大学

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著录项信息

专利名称	一种基于神经网络的重装空投跌落冲击预测方法及其系统
申请号	CN202211335838.7	申请日期	2022-10-28
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2022-11-29	公开/公告号	CN115408919A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F30/23	IPC分类号	G;0;6;F;3;0;/;2;3;;;G;0;6;F;3;0;/;2;7;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	华中科技大学	申请人地址	湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	华中科技大学	当前权利人	华中科技大学
发明人	李仁府;习赵军;吴仲达;李毅超;梅桢琳
代理机构	武汉红观专利代理事务所（普通合伙）	代理人	陈凯

摘要

本发明提供了一种基于神经网络的重装空投跌落冲击预测方法及其系统，包括如下步骤S1利用重装空投跌落仿真有限元模型来获取多组样本数据；S2确定BP神经网络的结构参数，并将其进行预处理；S3构建BP神经网络模型；S4使用训练完成的BP神经网络模型对实际应用过程中的重装空投跌落冲击情况进行预测。本发明所述的基于神经网络的重装空投跌落冲击预测方法及其系统，前期利用重装空投跌落仿真有限元模型来获取样本数据，后期利用累积的大量试验数据来训练神经网络，预测不同货物跌落冲击是否侧翻和气囊是否破裂，与直接用仿真模型进行预测相比节省了大量计算时间，也提高了重装空投跌落冲击预测的可靠性和精度。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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