基于卷积微分算子与符号网络的常微分方程识别方法

桥梁作为重要的交通体系组成部分，在日常生活中起着重要作用。随着桥梁工程的快速发展，桥梁向更长质量更轻的方向发展。而随着桥梁变得越来越长，结构变得越来越柔，阻尼比越来越小，由风引起的流固耦合现象越来越明显，涡振与颤振为两种典型的风致振动现象。

上世纪以来，人们对涡振以及颤振的气动力方程建模以及响应预测大都只是停留在经验知识的基础上，普适性较差。基于数据驱动的方程发现问题就是一个新兴方向，尤其是近些年来新提出的机器学习发现方程的概念，桥梁自激气动力方程的识别有了新的实现方法。

本发明目的是为了解决现有的技术问题，提出了基于卷积微分算子与符号网络的常微分方程识别方法。本发明所述方法类比于涡振颤振非线性气动力方程的识别，并在已知方程的数值模拟数据集上进行准确性验证。

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评价单位：“科创中国”黑龙江科技服务团 (黑龙江省科学技术协会) 评价时间：2023-11-11

谢志南

中国地震局工程力学研究所

无

综合评价

技术前景广阔，具备技术成果转移转化要求。

评价单位：“科创中国”黑龙江科技服务团 (黑龙江省科学技术协会) 评价时间：2023-02-20

黄剑华

哈尔滨工业大学

教授

综合评价

本发明目的是为了解决现有的技术问题，提出了基于卷积微分算子与符号网络的常微分方程识别方法。本发明所述方法类比于涡振颤振非线性气动力方程的识别，并在已知方程的数值模拟数据集上进行准确性验证。

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