一种基于人工智能的水下爆炸载荷下船体舱段破口快速预报方法及其系统

本发明属于水下爆炸载荷下舰船毁伤评估及人工智能技术领域，具体涉及一种基于人工智能的水下爆炸载荷下船体舱段破口快速预报方法及其系统。建立水下爆炸载荷下船体舱段毁伤特性的高精度三维有限元模型；采用拉丁超立方体采样法得到输入参数样本空间；对输入参数样本空间下船体舱段毁伤特性进行数值计算，建立船体舱段破口数据库；采用归一化方法，优化数据特征分布；采用SHAP方法提高神经网络可解释性；基于梯度符号约束，将已知物理方程作为损失函数嵌入到神经网络训练过程，来提高神经网络预测能力和泛化能力，实现水下爆炸载荷下船体舱段破口快速预报。本发明可解决现有纯数据驱动神经网络面临的过拟合、泛化能力差和可解释性受限等问题。