Prédire la distribution de la contrainte de cisaillement sur les surfaces structurelles sous charge de vagues solitaires internes : Une perspective d'apprentissage profond

La densité de l'océan varie de manière inégale le long de l'axe vertical. En présence de perturbations externes, des vagues solitaires internes (ISW) sont générées. Le champ d'écoulement de cisaillement intense induit par l'ISW menace sérieusement la sécurité opérationnelle des structures marines. Par conséquent, il est devenu un sujet de recherche majeur d'étudier la loi de force des structures marines dans l'ISW. Les études existantes sont réalisées lorsque les paramètres de l'ISW sont connus. Cependant, l'ISW n'est pas visible dans des situations réelles, ce qui rend difficile l'obtention des paramètres de l'ISW. Il est donc d'une grande valeur ingénierique d'accomplir une prédiction de force en temps réel des structures marines sans connaître à l'avance les paramètres de l'ISW. Pour combler cette lacune, cette étude propose un nouveau modèle de prédiction hydrodynamique avec un réseau de capteurs comme système de détection et un algorithme d'apprentissage profond comme système de prise de décision. Le modèle réussit à réaliser une prédiction précise de la contrainte de cisaillement sur le cylindre dans l'ISW. De plus, une technique pour optimiser le placement des capteurs est proposée. Cela aidera à identifier les régions critiques dans les représentations graphiques pour améliorer l'exploration des informations sur le champ d'écoulement. Les résultats démontrent que la précision de prédiction du schéma de disposition de capteurs optimisé dépasse celle des capteurs déployés aléatoirement. En conséquence, cette étude fournira une assurance importante pour l'opération sécurisée des structures marines.