本發(fā)明涉及水利工程，尤其涉及一種用于過魚設施進口設計的魚類趨流性試驗方法及裝置。

背景技術：

1、隨著水利工程的大規(guī)模建設，河流生態(tài)系統(tǒng)的連通性受到嚴重影響，魚類洄游通道被阻斷。傳統(tǒng)的過魚設施設計往往缺乏對魚類行為的深入了解，導致設施效果不佳。在這種背景下，需要一種更加科學、系統(tǒng)的方法來設計過魚設施，特別是其關鍵部分——進口設計。過魚設施（魚道、魚梯等）在水利工程中起著至關重要的作用，旨在為魚類提供跨越水壩、堰等障礙的途徑。然而，傳統(tǒng)的過魚設施設計常常忽視了魚類對水流特性的敏感性，導致設施效能較低。尤其是在大規(guī)模水利工程中，魚類由于其趨流性（即對水流方向和速度的偏好）無法有效利用過魚設施，從而影響其洄游和種群繁殖。

2、以往的設計通常基于經(jīng)驗和簡單的水力學模型，缺乏對魚類行為的深度理解，導致設計出的設施不能充分匹配魚類的實際需求。這些傳統(tǒng)方法的局限性表現(xiàn)在：未能考慮不同種類魚類在不同水流環(huán)境下的行為差異、設施設計未能動態(tài)響應環(huán)境變化、以及魚類行為與設施結構之間的復雜交互未得到充分分析。

技術實現(xiàn)思路

1、基于此，本發(fā)明有必要提供一種用于過魚設施進口設計的魚類趨流性試驗方法及裝置，以解決至少一個上述技術問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，一種用于過魚設施進口設計的魚類趨流性試驗方法，包括以下步驟：

3、步驟s1：對目標水域進行水環(huán)境信息以及魚類行為數(shù)據(jù)采集，從而得到水域環(huán)境數(shù)據(jù)集以及魚類行為數(shù)據(jù)集；對水域環(huán)境數(shù)據(jù)集和魚類行為數(shù)據(jù)集進行基于空間映射的數(shù)據(jù)融合，得到水域-魚類行為映射數(shù)據(jù)；

4、步驟s2：利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對水域-魚類行為映射數(shù)據(jù)進行基于游動速度、方向改變頻率以及停留時間的魚類行為模式提取，并進行關鍵行為特征點識別，生成魚類關鍵行為節(jié)點數(shù)據(jù)；根據(jù)魚類關鍵行為節(jié)點數(shù)據(jù)構建行為網(wǎng)絡圖譜，得到魚類行為連接圖譜數(shù)據(jù)；對魚類行為連接圖譜數(shù)據(jù)進行復雜網(wǎng)絡分析，生成魚類行為關鍵路徑數(shù)據(jù)；

5、步驟s3：根據(jù)水域-魚類行為映射數(shù)據(jù)構建多尺度過魚設施三維模型；利用魚類行為關鍵路徑數(shù)據(jù)對多尺度過魚設施三維模型進行設施中的關鍵區(qū)域優(yōu)化，從而得到過魚設施關鍵結構數(shù)據(jù)；根據(jù)過魚設施關鍵結構數(shù)據(jù)進行水力學以及魚類行為仿真模擬，并進行設施效能評估，從而得到設施效能評估數(shù)據(jù)；

6、步驟s4：根據(jù)設施效能評估數(shù)據(jù)對過魚設施關鍵結構數(shù)據(jù)進行性能優(yōu)化分析，并進行形態(tài)調(diào)整，從而得到設施形態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)；將設施形態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)應用至多尺度過魚設施三維模型進行基于幾何形狀、尺寸以及拓撲結構的模型更新，得到過魚設施優(yōu)化三維模型；

7、步驟s5：對過魚設施優(yōu)化三維模型進行多物理場耦合仿真，得到設施動態(tài)響應數(shù)據(jù)；根據(jù)設施動態(tài)響應數(shù)據(jù)對過魚設施優(yōu)化三維模型進行結構修正，并進行智能設計方案生成，從而得到過魚設施進口設計方案數(shù)據(jù)。

8、本發(fā)明通過詳細采集目標水域的水環(huán)境信息（如水流速度、深度、溫度等）和魚類行為數(shù)據(jù)（如游動路徑、停留位置等），能夠精確反映魚類在不同水環(huán)境下的行為模式?；诳臻g映射的數(shù)據(jù)融合方法，將水域環(huán)境和魚類行為緊密結合，使得魚類行為的空間分布特征得以清晰呈現(xiàn)。這種融合數(shù)據(jù)為后續(xù)的行為分析和設施設計提供了可靠的基礎，確保設計能夠真實反映魚類的自然習性和偏好，避免了以往因單一數(shù)據(jù)源導致的設計偏差。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的應用使得從大量復雜的水域-魚類行為映射數(shù)據(jù)中自動提取魚類的關鍵行為模式成為可能，如游動速度、方向改變頻率及停留時間等。這些模式的提取能夠揭示魚類在特定環(huán)境下的行為習慣，識別出魚類行為的關鍵節(jié)點。進一步通過行為網(wǎng)絡圖譜的構建和復雜網(wǎng)絡分析，可以識別出魚類行為的關鍵路徑。這一過程使得設計人員能夠識別和利用魚類在過魚設施中的優(yōu)先通過路徑，從而優(yōu)化設施設計，使其更加適合魚類的天然趨流行為，提升魚類通過效率。多尺度過魚設施三維模型的構建為魚類行為數(shù)據(jù)的空間應用提供了物理基礎。通過利用魚類行為關鍵路徑數(shù)據(jù)，對模型中的關鍵區(qū)域進行優(yōu)化，可以精確調(diào)整設施中的幾何形狀和尺寸，以符合魚類的行為習慣和需求。通過水力學和魚類行為的仿真模擬，可以在虛擬環(huán)境中評估設施的效能，從而在實際建造前就可以發(fā)現(xiàn)和修正設計中的不足之處。這一過程大幅度提高了設施設計的科學性和實用性，減少了建設后的調(diào)整和維護成本。設施效能評估數(shù)據(jù)的反饋對設施的性能優(yōu)化至關重要。通過對關鍵結構數(shù)據(jù)的性能優(yōu)化分析，可以有效調(diào)整設施的形態(tài)，使其更加契合魚類的行為特點。通過幾何形狀、尺寸及拓撲結構的全面更新，使得優(yōu)化后的三維模型不僅能夠更好地適應目標魚類的趨流行為，還能在不同水流條件下保持良好的通行效率。這一過程顯著提高了過魚設施的整體性能，確保其在實際應用中能夠持久、有效地發(fā)揮作用。通過多物理場耦合仿真，可以全面了解設施在復雜水環(huán)境中的動態(tài)響應，包括流體動力學、結構力學及魚類行為的相互作用?；谶@些仿真數(shù)據(jù)進行的結構修正，可以進一步優(yōu)化設施的設計，使其在實際環(huán)境中具備更高的適應性和穩(wěn)定性。最終生成的智能設計方案，將設施設計推向自動化和智能化，使其不僅能高效通過設計階段，還能根據(jù)實際運行情況進行動態(tài)調(diào)整和優(yōu)化，從而確保過魚設施長期高效運行，并為其他類似工程提供重要參考。

9、本發(fā)明還提供一種用于過魚設施進口設計的魚類趨流性試驗裝置，用于執(zhí)行上述的用于過魚設施進口設計的魚類趨流性試驗方法，所述用于過魚設施進口設計的魚類趨流性試驗裝置包括：

10、數(shù)據(jù)采集與融合模塊，用于對目標水域進行水環(huán)境信息以及魚類行為數(shù)據(jù)采集，從而得到水域環(huán)境數(shù)據(jù)集以及魚類行為數(shù)據(jù)集；對水域環(huán)境數(shù)據(jù)集和魚類行為數(shù)據(jù)集進行基于空間映射的數(shù)據(jù)融合，得到水域-魚類行為映射數(shù)據(jù)；

11、魚類行為分析模塊，用于利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對水域-魚類行為映射數(shù)據(jù)進行基于游動速度、方向改變頻率以及停留時間的魚類行為模式提取，并進行關鍵行為特征點識別，生成魚類關鍵行為節(jié)點數(shù)據(jù)；根據(jù)魚類關鍵行為節(jié)點數(shù)據(jù)構建行為網(wǎng)絡圖譜，得到魚類行為連接圖譜數(shù)據(jù)；對魚類行為連接圖譜數(shù)據(jù)進行復雜網(wǎng)絡分析，生成魚類行為關鍵路徑數(shù)據(jù)；

12、設施建模與評估模塊，用于根據(jù)水域-魚類行為映射數(shù)據(jù)構建多尺度過魚設施三維模型；利用魚類行為關鍵路徑數(shù)據(jù)對多尺度過魚設施三維模型進行設施中的關鍵區(qū)域優(yōu)化，從而得到過魚設施關鍵結構數(shù)據(jù)；根據(jù)過魚設施關鍵結構數(shù)據(jù)進行水力學以及魚類行為仿真模擬，并進行設施效能評估，從而得到設施效能評估數(shù)據(jù)；

13、結構優(yōu)化與更新模塊，用于根據(jù)設施效能評估數(shù)據(jù)對過魚設施關鍵結構數(shù)據(jù)進行性能優(yōu)化分析，并進行形態(tài)調(diào)整，從而得到設施形態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)；將設施形態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)應用至多尺度過魚設施三維模型進行基于幾何形狀、尺寸以及拓撲結構的模型更新，得到過魚設施優(yōu)化三維模型；

14、多物理場仿真與設計模塊，用于對過魚設施優(yōu)化三維模型進行多物理場耦合仿真，得到設施動態(tài)響應數(shù)據(jù)；根據(jù)設施動態(tài)響應數(shù)據(jù)對過魚設施優(yōu)化三維模型進行結構修正，并進行智能設計方案生成，從而得到過魚設施進口設計方案數(shù)據(jù)。

15、本發(fā)明通過詳細的水環(huán)境和魚類行為數(shù)據(jù)采集，能夠獲得目標水域的全面環(huán)境和生物信息，為后續(xù)分析提供真實、全面的數(shù)據(jù)基礎；通過基于空間映射的數(shù)據(jù)融合，將環(huán)境數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)整合成統(tǒng)一的水域-魚類行為映射數(shù)據(jù)。這種融合提升了數(shù)據(jù)的相關性和一致性，使得后續(xù)分析更具精確性和有效性；融合后的數(shù)據(jù)可以為設計和優(yōu)化過魚設施提供科學依據(jù)，幫助理解魚類在不同水域條件下的行為模式，從而指導設施的優(yōu)化設計。通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的深度學習能力，能夠準確提取魚類的行為模式，提供詳細的行為特征數(shù)據(jù)。這種分析幫助識別魚類在水域中的主要活動模式和關鍵行為點；構建行為網(wǎng)絡圖譜并進行復雜網(wǎng)絡分析，能夠揭示魚類行為的內(nèi)在連接和關鍵路徑，識別魚類行為的主要模式和重要節(jié)點。這有助于理解魚類的遷徙和棲息習慣，為設施設計提供依據(jù)；通過行為關鍵路徑數(shù)據(jù)的生成，能夠為過魚設施的設計提供數(shù)據(jù)支持，使得設施能夠更好地適應魚類的行為特征，提高設施的通行效果。構建多尺度三維模型能夠在不同層次上對過魚設施進行精細設計，包括整體布局和細節(jié)設計，這種模型幫助全面理解設施與環(huán)境的互動。根據(jù)魚類行為關鍵路徑數(shù)據(jù)對設施進行關鍵區(qū)域優(yōu)化，可以提高設施的設計針對性和功能性，使其更符合魚類的行為習性。通過水力學及魚類行為仿真模擬，對設施進行效能評估，可以量化設施的實際表現(xiàn)，如魚類通過率和能耗，從而確保設施的設計效果達到預期目標。對設施關鍵結構進行性能優(yōu)化分析，能夠識別并改進設計中的不足之處，提高設施的整體功能和效率?；趦?yōu)化分析的形態(tài)調(diào)整，可以針對設施的實際需求和魚類行為進行設計改進，確保設施更符合實際應用。將調(diào)整數(shù)據(jù)應用于三維模型的更新，確保設計改進后的模型能夠反映實際需求，優(yōu)化設施的設計，提升其性能和可靠性。多物理場耦合仿真能夠綜合考慮不同領域的影響，提供設施在實際操作中的全面表現(xiàn)，包括水流分布、結構應力及魚類通過情況。這種綜合分析提升了設計的準確性和可靠性。通過仿真計算獲取的設施動態(tài)響應數(shù)據(jù)，可以識別設施在實際環(huán)境中的表現(xiàn)，從而指導必要的設計修正；基于仿真數(shù)據(jù)和智能優(yōu)化模型生成的設計方案，能夠有效地提升設施的整體性能，確保設計方案不僅符合理論要求，還經(jīng)過實際仿真驗證。