船体桁架应变预测代理模型数据已成功在浙江省数据知识产权登记平台进行登记，应用在船舶工程、代理模型领域

嘉兴升发云科技有限公司 本次登记的数据知识产权 船体桁架应变预测代理模型数据, 船体桁架应变预测代理模型数据集，其核心价值在于能够高效且低成本地解决对船体结构在各种工况下力学响应的快速洞察问题。具体而言，该数据集能够直接用于评估结构安全裕度，帮助探索极端海况下的载荷极限；支持设计方案的快速对比与优化迭代，缩短研发周期；作为虚拟传感器网络，为数字孪生系统提供全船实时应变数据，弥补物理监测的不足；并能为船员操作与航线规划提供决策依据，通过模拟不同航向与航速下的结构负荷，选择对船体最安全的航行策略。最终，该数据集为解决船舶结构的状态评估、风险控制和生命周期管理等核心工程应用问题提供了高效的数据基础。1.数据收集：根据仿真模拟系统的捕捉功能，我们获得了仿真船体的结构变量（衍架总长计量单位为m，其余计量单位为mm）；紧接着我们通过仿真测试得到了桁架应变的值（计量单位为ε）2.构建高斯过程：构建代理模型对结构性能评估本质是一个回归问题的模型。将船体结构方案的设计参数作为高斯过程的输入参数，结构性能指标作为高斯过程的输出参数。通过仿真数据的训练，可得到仿真船体的代理模型3.模型预测：通过代理模型数据的估计，我们可以得到预测模型，多项式核函数是高斯过程中常用的核函数之一，可以用来建模输入变量与输出变量之间的非线性关系，当输入新型船体的结构变量时，我们就可以快速得到他的应变的数量预测值。其形式为：K(x,y)=(σ^2*+c)^d，其中x和y是输入向量，表示它们的内积，d是多项式的次数，σ是一个比例因子，c是一个常数项。模型训练前首先准备数据集，共有100个样本，输入变量为二维，输出变量为一维，使用随机划分的方法将数据集划分为训练集和测试集，其中，80%用于训练，剩余20%数据用于测试。经过模型训练，将测试集应用于高斯过程模型进行测试，使用MAE、MAPE、MSE、RMSE四个参考值对模型的准确性进行评估。

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