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Updated: Jan 13, 2026

Surrogate Model Development for Digital Experiments in Welding
Published on: March 28, 2025
组合神经网络模型,用于稳定性预测和优化液压结构,考虑到提升压力和出口梯度
Elsayed Elkamhawy1, Mohamed S Sawah2,3, Mohammed Tawfik4
1Faculty of Engineering, Zagazig University, Zagazig, 44519, Egypt. elkamhawy@zu.edu.eg.
这项研究优化了使用集体建模和有限元分析的液压结构稳定性. 降低起重压力和出口梯度的最佳切断墙角为165°,提高了基础设施安全.
科学领域:
- 地质技术工程 地质技术工程
- 计算流体动力学的流体动力学.
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 液压结构需要稳定的设计来防止故障.
- 分析漏和提升压力的传统方法可能是有限的.
- 优化切断壁的配置对于结构完整性至关重要.
研究的目的:
- 为优化液压结构稳定性开发一种新的整体建模方法.
- 为了研究切断墙位置和倾斜对漏参数的影响.
- 创建一个预测优化框架,整合人工智能和数值模拟.
主要方法:
- 人工神经网络 (Feed-Forward神经网络,XGBoost,SVM) 与有限元分析 (Geostudio SEEP/W) 的整合.
- 使用基因算法 (GA) 进行切断墙设计的预测优化.
- 执行数值模拟来分析漏模式和液压参数.
主要成果:
- 最佳的切断墙倾斜角度为165°,最大限度地降低了所有位置的升降压力和出口梯度.
- 漏排放的最佳角度从60°到120°不等,随着下游位置的增加而增加.
- 整体模型实现了高的预测准确性 (R平方:0.99升压,0.94漏排放,0.97出口梯度).
结论:
- 拟议的整体建模框架显著提高了液压结构稳定性的预测和优化.
- 综合方法提供了一个强大的替代传统分析方法,特别是复杂的设计.
- 调查结果为提高液压基础设施设计的安全性和效率提供了宝贵的见解.
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