基于AI预测算法的平面钢闸门受力分析优化方法OA

针对平面钢闸门受力分析效率低、流固耦合效应建模不精确的难题,本文提出一种融合结构、流体与时序动态特征的三源AI 预测模型.该模型集成U-Net 流场特征提取与强化学习鲸鱼优化算法(RLWOA),实现了受力状态的快速精准预测与多参数协同优化.试验结果表明,本研究所提模型的平均绝对误差为4.2MPa,单次分析耗时仅8.7s,相较于传统有限元方法,效率达99.97%.在某水利枢纽的实际应用中,闸门质量成功减少8.7%,预警准确率达98%,显著提高了工程安全性与经济性.