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一种基于遗传算法和神经网络确定阀门关闭过程的方法

摘要

该发明公开了一种基于遗传算法和神经网络确定阀门关闭过程的方法,属于液压管路瞬变流技术领域。本发明为了综合考虑阀门的关闭时间、关闭阶段数、每个阶段的关闭量以及每个阶段对应的关闭时间等参数,本发明采用遗传算法对阀门的关闭过程进行寻优,这样不仅可以综合考虑各个参数对阀门关闭过程的影响,也更有利于得到当前条件下的最优解。最后在遗传算法得到的数据的基础上训练神经网络,训练好的神经网络可以在不直接依靠遗传算法的条件下,得到给定条件下的最优阀门关闭过程;能在各种环境下迅速计算出阀门的最佳关闭过程,降低阀门关闭过程中的水锤效应。

著录项

  • 公开/公告号CN112765883A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-05-07

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 电子科技大学;

    申请/专利号CN202110061921.9

  • 申请日2021-01-18

  • 分类号G06F30/27(20200101);G06F30/28(20200101);G06N3/08(20060101);G06N3/12(20060101);G06F111/10(20200101);G06F113/08(20200101);G06F113/14(20200101);G06F119/14(20200101);

  • 代理机构51203 电子科技大学专利中心;

  • 代理人陈一鑫

  • 地址 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号

  • 入库时间 2023-06-19 10:54:12

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-07-14

    发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06F30/27 专利申请号:2021100619219 申请公布日:20210507

    发明专利申请公布后的驳回

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