什么是DeepVIVONet

DeepVIVONet 是一种基于深度神经网络（Deep Neural Networks）的框架，专门用于优化传感器位置并预测涡旋诱导振动（Vortex-Induced Vibration, VIV）的海洋立管动态行为。该框架由 Ruyin Wan、Ehsan Kharazmi、Michael S. Triantafyllou 和 George Em Karniadakis 等人于 2025 年提出 。

核心功能与特点

1. DeepONet 架构
   DeepVIVONet 基于 DeepONet（Deep Operator Network）架构，这是一种能够近似连续非线性算子的深度神经网络架构。该架构能够从稀疏的时空测量数据中重建和预测海洋立管的动态行为 。
2. 传感器优化
   DeepVIVONet 通过优化传感器位置，提高数据采集效率并降低实验成本。该方法通过优化传感器布局，减少传统实验方法的依赖性，提高数据采集的效率和模型性能 。
3. 迁移学习
   DeepVIVONet 具备迁移学习能力，能够在不同流体动力学条件下适应变化，提高模型的泛化能力。该模型在不同流速条件下表现出良好的适应性，适用于多种操作环境 。
4. 性能评估
   DeepVIVONet 在挪威深水计划（Norwegian Deep Water Program, NDP）数据集上进行了验证，展示了其在预测涡旋诱导振动动态方面的高精度和高效性。该模型在多个案例中表现出优于传统方法（如 Proper Orthogonal Decomposition, POD）的性能 。
5. 应用领域
   DeepVIVONet 主要应用于海洋工程领域，特别是在海洋立管的动态行为预测和监测中，有助于提高海上结构的安全性和运营效率 。

技术细节

• 数据输入与输出
  DeepVIVONet 通过输入来自观测器传感器的稀疏时空数据，输出整个域的动态行为预测。该模型能够从有限的观测信号中推断出未观测到的信号，从而实现对海洋立管动态行为的全面预测 。
• 训练与优化
  DeepVIVONet 通过最小化均方误差（Mean Squared Error）损失函数进行训练，利用大量标注数据进行模型优化，以提高预测精度 。

应用价值

DeepVIVONet 为海洋工程领域提供了更高效、更经济的监测和预测方法，有助于提高海上结构的安全性和运营效率。未来的研究方向包括扩展模型功能，整合更多环境变量以提高模型的鲁棒性和适用性 。

总结

DeepVIVONet 是一种基于深度神经网络的创新框架，通过优化传感器位置和预测涡旋诱导振动动态，为海洋工程领域提供了高效、经济的解决方案。该模型在多个方面表现出显著优势，具有广泛的应用前景