一种基于深度神经网络的异形结构分析方法、系统

本发明公开了一种基于深度神经网络的异形结构分析方法、系统，涉及风洞设计分析技术领域，该方法包括：基于异形结构内的最大气流速度和对应的等代风压得到每个荷载区域的初始风压荷载，利用各个等代风压获取用于补偿初始风压荷载的补偿系数，并利用补偿系数对初始风压荷载进行补偿；将校正风压荷载输入至基于深度神经网络并训练完成的温度补偿模型中进行处理，得到经过温度补偿后的目标风压荷载，获取异形结构内脉动压力尖峰频率和脉动压力分别风速大小之间的关系特征，并基于关系特征和目标风压荷载对异形结构进行稳态分析；在大跨度超长结构建设时提供了参考和铺垫，为建设设备选型、连接方式等提供了强大的数据支撑。