申请/专利权人：中国航天三江集团有限公司

申请日：2022-10-27

公开（公告）日：2022-11-25

公开（公告）号：CN115392138A

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06F111/10;G06F119/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.01.24#授权;2022.12.13#实质审查的生效;2022.11.25#公开

摘要：本发明提供了一种基于机器学习的光‑机‑热耦合分析模型，通过先获取光学系统的光‑机‑热耦合分析相关数据集，再利用上述数据集形成输入输出矩阵，以构建前馈神经网络模型，然后进行前馈神经网络模型训练、评估与测试；通过上述方式可将机器学习和光学结合，实现了利用数据驱动对光学系统光‑机‑热耦合分析进行预测的目的，避免了复杂光学系统光‑机‑热耦合仿真数学方程的建立，降低了光‑机‑热耦合分析的难度，提高了耦合仿真的准确性，同时，上述方法还可应用于自适应光学等领域，具有应用范围广、预测时间成本低和准确度高等特点。

主权项：1.一种基于机器学习的光-机-热耦合分析模型，其特征在于，包括如下步骤：S1、采用实验或者数值模拟方式对光学系统进行光-机-热耦合分析，在不同时间窗口p下获得数据集，所述数据集包括相互独立的训练数据集、验证数据集和测试数据集；S2、将步骤S1中的所述数据集转化为输入输出矩阵，以构建前馈神经网络模型；S3、所述前馈神经网络模型的训练、评估与测试。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国航天三江集团有限公司 基于机器学习的光-机-热耦合分析模型

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