机器学习在定日镜设计中的应用研究

黎臻 戴靠山

四川大学建筑与环境学院，四川成都，610065；

摘要：定日镜是塔式光热发电系统中的核心设备，其设计水平直接影响系统运行效率、结构安全和工程经济性。在定日镜设计中，风荷载参数是重要依据，而传统风洞试验、数值模拟和理论计算等方法虽具有较高准确性，但普遍存在周期长、成本高和效率不足等问题。随着人工智能技术的发展，机器学习为定日镜设计提供了新的研究思路。本文围绕机器学习在定日镜设计中的应用展开论述，分析了定日镜的结构特点、设计要求及风荷载参数对结构设计的影响，指出传统设计方法在多工况参数分析中的局限性；在此基础上，探讨了定日镜设计参数的可预测性，以及机器学习用于定日镜风荷载参数预测的基本思路。进一步结合定日镜设计需求，对决策树、随机森林和BP神经网络等常用模型进行了分析，并讨论了不同模型在定日镜设计中的适用性。研究表明，定日镜相关风荷载参数具有一定规律性和可预测性，机器学习能够利用已有样本建立输入变量与目标参数之间的映射关系，从而提高设计分析效率，可作为传统方法的重要补充，在定日镜设计中具有较好的应用潜力。

关键词：定日镜；机器学习；风荷载；结构设计；参数预测

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