基于全连接网络的多刚体动力学变尺度仿真数据预测方法

本发明提供基于全连接网络的多刚体动力学变尺度仿真数据预测方法，涉及数据实时仿真与预测技术领域，解决了传统模型在仿真数据预测时存在的准确性不佳，难以处理多工况和变尺度仿真数据的局限性问题。方法包括：构建物理仿真模型，经仿真计算后得到训练数据；使用聚类算法对训练数据在多工况下呈现出的变尺度特征进行聚类，得到对应于不同工况的训练集；使用全连接网络构建仿真数据预测模型，模型训练完成后即分别对应于不同工况；在迭代计算时，针对当前时刻的工况，调用对应的仿真数据预测模型，并在工况变化时进行模型切换；计算完成后得到全时刻对应的仿真数据，作为预测结果。