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基于数字孪生技术的平面渔网破损检测方法研究
文献摘要：
为防止渔网破损造成养殖鱼类逃逸,有必要对网衣进行破损检测.为了克服人工检测劳动强度大且效率低下的缺点,实现渔网的精准实时监测,本研究提出了一种基于数字孪生的网衣破损检测方法,可利用传感器代替人工监测.该方法首先从渔网的数值仿真模型获取大量的仿真传感数据,然后将数据用于人工神经网络的训练与测试,最后生成可进行网衣破损识别的数字孪生体.数字孪生体可根据传感器监测到的数据来判断网衣是否发生破损.在数值模拟中,考虑各种波浪条件以及网衣的破损情况.在训练人工神经网络中,将有效波高Hs、谱峰周期Tp以及横纲竖纲的拉力值作为输入变量,将网衣完整状态以及破损状态作为输出.经过测试分析,该识别模型根据传感器数据识别网衣是否破损的平均准确率为94.32％,由此可见,数字孪生技术能准确检测到渔网的损坏,可以作为网衣破损检测的一种新方法.
文献关键词：
数字孪生;人工神经网络;网衣;破损检测
中图分类号：
作者姓名：
连栗楷;赵云鹏;毕春伟;许智静;杜海
作者机构：
大连理工大学海岸和近海工程国家重点实验室 辽宁 大连 116024;大连理工大学宁波研究院 浙江 宁波 315016
文献出处：
引用格式：
[1]连栗楷;赵云鹏;毕春伟;许智静;杜海-.基于数字孪生技术的平面渔网破损检测方法研究)[J].渔业科学进展,2022(06):40-46
A类：
横纲
B类：
数字孪生技术,渔网,破损检测,养殖鱼类,逃逸,网衣,服人,劳动强度,代替人工,人工监测,真传,传感数据,人工神经网络,破损识别,数字孪生体,传感器监测,断网,波浪,有效波高,Hs,谱峰,Tp,拉力值,测试分析,识别模型,传感器数据,数据识别,平均准确率
AB值：
0.286607
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