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基于CFD数据集使用SE改进Transformer模型预测流线型桥面三分力系数
编号：57
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更新：2025-11-13 12:53:00 浏览：8次
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摘要
随着建筑材料及施工工艺的发展，桥梁跨度越来越大，桥梁的抗风性能成为桥梁设计的一个关键因素，桥的三分力系数则是桥梁工程静风稳定性的主要量化参数之一，以往主要是通过风洞试验或计算流体动力学（CFD）技术获得，CFD技术耗时长，风洞试验耗资较大。本文提出了一种SE注意力机制优化的Transformer模型，并首次将该模型应用于桥梁三分力系数预测；该模型能够实现并行化计算，在速度上有了明显提升。利用CDF方法对多组桥体的三分力系数值进行模拟，并将这些数值与以往的试验实验和模拟进行对比，生成相应的数据集，供深度学习模型训练；分别用MSE及R平方这两个指标来验证Transformer模型的预测性能，结果表明该模型具有良好的预测性能，能够有效避免由于CFD模拟而产生的巨大计算量和风洞试验所需费用。
关键词
暂无
报告人
俊 彭
博士在读 桂林理工大学稿件作者
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重要日期
-
会议日期
11月21日
2025
至11月23日
2025
-
11月18日 2025
初稿截稿日期
-
11月23日 2025
注册截止日期
主办单位
华中科技大学
承办单位
华中科技大学
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