本發(fā)明涉及水利工程，尤其涉及一種用于過(guò)魚(yú)設(shè)施進(jìn)口設(shè)計(jì)的魚(yú)類(lèi)趨流性試驗(yàn)方法及裝置。

背景技術(shù)：

1、隨著水利工程的大規(guī)模建設(shè)，河流生態(tài)系統(tǒng)的連通性受到嚴(yán)重影響，魚(yú)類(lèi)洄游通道被阻斷。傳統(tǒng)的過(guò)魚(yú)設(shè)施設(shè)計(jì)往往缺乏對(duì)魚(yú)類(lèi)行為的深入了解，導(dǎo)致設(shè)施效果不佳。在這種背景下，需要一種更加科學(xué)、系統(tǒng)的方法來(lái)設(shè)計(jì)過(guò)魚(yú)設(shè)施，特別是其關(guān)鍵部分——進(jìn)口設(shè)計(jì)。過(guò)魚(yú)設(shè)施（魚(yú)道、魚(yú)梯等）在水利工程中起著至關(guān)重要的作用，旨在為魚(yú)類(lèi)提供跨越水壩、堰等障礙的途徑。然而，傳統(tǒng)的過(guò)魚(yú)設(shè)施設(shè)計(jì)常常忽視了魚(yú)類(lèi)對(duì)水流特性的敏感性，導(dǎo)致設(shè)施效能較低。尤其是在大規(guī)模水利工程中，魚(yú)類(lèi)由于其趨流性（即對(duì)水流方向和速度的偏好）無(wú)法有效利用過(guò)魚(yú)設(shè)施，從而影響其洄游和種群繁殖。

2、以往的設(shè)計(jì)通常基于經(jīng)驗(yàn)和簡(jiǎn)單的水力學(xué)模型，缺乏對(duì)魚(yú)類(lèi)行為的深度理解，導(dǎo)致設(shè)計(jì)出的設(shè)施不能充分匹配魚(yú)類(lèi)的實(shí)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(lèi)魚(yú)類(lèi)在不同水流環(huán)境下的行為差異、設(shè)施設(shè)計(jì)未能動(dòng)態(tài)響應(yīng)環(huán)境變化、以及魚(yú)類(lèi)行為與設(shè)施結(jié)構(gòu)之間的復(fù)雜交互未得到充分分析。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、基于此，本發(fā)明有必要提供一種用于過(guò)魚(yú)設(shè)施進(jìn)口設(shè)計(jì)的魚(yú)類(lèi)趨流性試驗(yàn)方法及裝置，以解決至少一個(gè)上述技術(shù)問(wèn)題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，一種用于過(guò)魚(yú)設(shè)施進(jìn)口設(shè)計(jì)的魚(yú)類(lèi)趨流性試驗(yàn)方法，包括以下步驟：

3、步驟s1：對(duì)目標(biāo)水域進(jìn)行水環(huán)境信息以及魚(yú)類(lèi)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(yú)類(lèi)行為數(shù)據(jù)集；對(duì)水域環(huán)境數(shù)據(jù)集和魚(yú)類(lèi)行為數(shù)據(jù)集進(jìn)行基于空間映射的數(shù)據(jù)融合，得到水域-魚(yú)類(lèi)行為映射數(shù)據(jù)；

4、步驟s2：利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)水域-魚(yú)類(lèi)行為映射數(shù)據(jù)進(jìn)行基于游動(dòng)速度、方向改變頻率以及停留時(shí)間的魚(yú)類(lèi)行為模式提取，并進(jìn)行關(guān)鍵行為特征點(diǎn)識(shí)別，生成魚(yú)類(lèi)關(guān)鍵行為節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)；根據(jù)魚(yú)類(lèi)關(guān)鍵行為節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)構(gòu)建行為網(wǎng)絡(luò)圖譜，得到魚(yú)類(lèi)行為連接圖譜數(shù)據(jù)；對(duì)魚(yú)類(lèi)行為連接圖譜數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析，生成魚(yú)類(lèi)行為關(guān)鍵路徑數(shù)據(jù)；

5、步驟s3：根據(jù)水域-魚(yú)類(lèi)行為映射數(shù)據(jù)構(gòu)建多尺度過(guò)魚(yú)設(shè)施三維模型；利用魚(yú)類(lèi)行為關(guān)鍵路徑數(shù)據(jù)對(duì)多尺度過(guò)魚(yú)設(shè)施三維模型進(jìn)行設(shè)施中的關(guān)鍵區(qū)域優(yōu)化，從而得到過(guò)魚(yú)設(shè)施關(guān)鍵結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；根據(jù)過(guò)魚(yú)設(shè)施關(guān)鍵結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行水力學(xué)以及魚(yú)類(lèi)行為仿真模擬，并進(jìn)行設(shè)施效能評(píng)估，從而得到設(shè)施效能評(píng)估數(shù)據(jù)；

6、步驟s4：根據(jù)設(shè)施效能評(píng)估數(shù)據(jù)對(duì)過(guò)魚(yú)設(shè)施關(guān)鍵結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行性能優(yōu)化分析，并進(jìn)行形態(tài)調(diào)整，從而得到設(shè)施形態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)；將設(shè)施形態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)應(yīng)用至多尺度過(guò)魚(yú)設(shè)施三維模型進(jìn)行基于幾何形狀、尺寸以及拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的模型更新，得到過(guò)魚(yú)設(shè)施優(yōu)化三維模型；

7、步驟s5：對(duì)過(guò)魚(yú)設(shè)施優(yōu)化三維模型進(jìn)行多物理場(chǎng)耦合仿真，得到設(shè)施動(dòng)態(tài)響應(yīng)數(shù)據(jù)；根據(jù)設(shè)施動(dòng)態(tài)響應(yīng)數(shù)據(jù)對(duì)過(guò)魚(yú)設(shè)施優(yōu)化三維模型進(jìn)行結(jié)構(gòu)修正，并進(jìn)行智能設(shè)計(jì)方案生成，從而得到過(guò)魚(yú)設(shè)施進(jìn)口設(shè)計(jì)方案數(shù)據(jù)。

8、本發(fā)明通過(guò)詳細(xì)采集目標(biāo)水域的水環(huán)境信息（如水流速度、深度、溫度等）和魚(yú)類(lèi)行為數(shù)據(jù)（如游動(dòng)路徑、停留位置等），能夠精確反映魚(yú)類(lèi)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(yú)類(lèi)行為緊密結(jié)合，使得魚(yú)類(lèi)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(shè)施設(shè)計(jì)提供了可靠的基礎(chǔ)，確保設(shè)計(jì)能夠真實(shí)反映魚(yú)類(lèi)的自然習(xí)性和偏好，避免了以往因單一數(shù)據(jù)源導(dǎo)致的設(shè)計(jì)偏差。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用使得從大量復(fù)雜的水域-魚(yú)類(lèi)行為映射數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取魚(yú)類(lèi)的關(guān)鍵行為模式成為可能，如游動(dòng)速度、方向改變頻率及停留時(shí)間等。這些模式的提取能夠揭示魚(yú)類(lèi)在特定環(huán)境下的行為習(xí)慣，識(shí)別出魚(yú)類(lèi)行為的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。進(jìn)一步通過(guò)行為網(wǎng)絡(luò)圖譜的構(gòu)建和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析，可以識(shí)別出魚(yú)類(lèi)行為的關(guān)鍵路徑。這一過(guò)程使得設(shè)計(jì)人員能夠識(shí)別和利用魚(yú)類(lèi)在過(guò)魚(yú)設(shè)施中的優(yōu)先通過(guò)路徑，從而優(yōu)化設(shè)施設(shè)計(jì)，使其更加適合魚(yú)類(lèi)的天然趨流行為，提升魚(yú)類(lèi)通過(guò)效率。多尺度過(guò)魚(yú)設(shè)施三維模型的構(gòu)建為魚(yú)類(lèi)行為數(shù)據(jù)的空間應(yīng)用提供了物理基礎(chǔ)。通過(guò)利用魚(yú)類(lèi)行為關(guān)鍵路徑數(shù)據(jù)，對(duì)模型中的關(guān)鍵區(qū)域進(jìn)行優(yōu)化，可以精確調(diào)整設(shè)施中的幾何形狀和尺寸，以符合魚(yú)類(lèi)的行為習(xí)慣和需求。通過(guò)水力學(xué)和魚(yú)類(lèi)行為的仿真模擬，可以在虛擬環(huán)境中評(píng)估設(shè)施的效能，從而在實(shí)際建造前就可以發(fā)現(xiàn)和修正設(shè)計(jì)中的不足之處。這一過(guò)程大幅度提高了設(shè)施設(shè)計(jì)的科學(xué)性和實(shí)用性，減少了建設(shè)后的調(diào)整和維護(hù)成本。設(shè)施效能評(píng)估數(shù)據(jù)的反饋對(duì)設(shè)施的性能優(yōu)化至關(guān)重要。通過(guò)對(duì)關(guān)鍵結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的性能優(yōu)化分析，可以有效調(diào)整設(shè)施的形態(tài)，使其更加契合魚(yú)類(lèi)的行為特點(diǎn)。通過(guò)幾何形狀、尺寸及拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)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(yīng)目標(biāo)魚(yú)類(lèi)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(guò)程顯著提高了過(guò)魚(yú)設(shè)施的整體性能，確保其在實(shí)際應(yīng)用中能夠持久、有效地發(fā)揮作用。通過(guò)多物理場(chǎng)耦合仿真，可以全面了解設(shè)施在復(fù)雜水環(huán)境中的動(dòng)態(tài)響應(yīng)，包括流體動(dòng)力學(xué)、結(jié)構(gòu)力學(xué)及魚(yú)類(lèi)行為的相互作用?；谶@些仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行的結(jié)構(gòu)修正，可以進(jìn)一步優(yōu)化設(shè)施的設(shè)計(jì)，使其在實(shí)際環(huán)境中具備更高的適應(yīng)性和穩(wěn)定性。最終生成的智能設(shè)計(jì)方案，將設(shè)施設(shè)計(jì)推向自動(dòng)化和智能化，使其不僅能高效通過(guò)設(shè)計(jì)階段，還能根據(jù)實(shí)際運(yùn)行情況進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整和優(yōu)化，從而確保過(guò)魚(yú)設(shè)施長(zhǎng)期高效運(yùn)行，并為其他類(lèi)似工程提供重要參考。

9、本發(fā)明還提供一種用于過(guò)魚(yú)設(shè)施進(jìn)口設(shè)計(jì)的魚(yú)類(lèi)趨流性試驗(yàn)裝置，用于執(zhí)行上述的用于過(guò)魚(yú)設(shè)施進(jìn)口設(shè)計(jì)的魚(yú)類(lèi)趨流性試驗(yàn)方法，所述用于過(guò)魚(yú)設(shè)施進(jìn)口設(shè)計(jì)的魚(yú)類(lèi)趨流性試驗(yàn)裝置包括：

10、數(shù)據(jù)采集與融合模塊，用于對(duì)目標(biāo)水域進(jìn)行水環(huán)境信息以及魚(yú)類(lèi)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(yú)類(lèi)行為數(shù)據(jù)集；對(duì)水域環(huán)境數(shù)據(jù)集和魚(yú)類(lèi)行為數(shù)據(jù)集進(jìn)行基于空間映射的數(shù)據(jù)融合，得到水域-魚(yú)類(lèi)行為映射數(shù)據(jù)；

11、魚(yú)類(lèi)行為分析模塊，用于利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)水域-魚(yú)類(lèi)行為映射數(shù)據(jù)進(jìn)行基于游動(dòng)速度、方向改變頻率以及停留時(shí)間的魚(yú)類(lèi)行為模式提取，并進(jìn)行關(guān)鍵行為特征點(diǎn)識(shí)別，生成魚(yú)類(lèi)關(guān)鍵行為節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)；根據(jù)魚(yú)類(lèi)關(guān)鍵行為節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)構(gòu)建行為網(wǎng)絡(luò)圖譜，得到魚(yú)類(lèi)行為連接圖譜數(shù)據(jù)；對(duì)魚(yú)類(lèi)行為連接圖譜數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析，生成魚(yú)類(lèi)行為關(guān)鍵路徑數(shù)據(jù)；

12、設(shè)施建模與評(píng)估模塊，用于根據(jù)水域-魚(yú)類(lèi)行為映射數(shù)據(jù)構(gòu)建多尺度過(guò)魚(yú)設(shè)施三維模型；利用魚(yú)類(lèi)行為關(guān)鍵路徑數(shù)據(jù)對(duì)多尺度過(guò)魚(yú)設(shè)施三維模型進(jìn)行設(shè)施中的關(guān)鍵區(qū)域優(yōu)化，從而得到過(guò)魚(yú)設(shè)施關(guān)鍵結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；根據(jù)過(guò)魚(yú)設(shè)施關(guān)鍵結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行水力學(xué)以及魚(yú)類(lèi)行為仿真模擬，并進(jìn)行設(shè)施效能評(píng)估，從而得到設(shè)施效能評(píng)估數(shù)據(jù)；

13、結(jié)構(gòu)優(yōu)化與更新模塊，用于根據(jù)設(shè)施效能評(píng)估數(shù)據(jù)對(duì)過(guò)魚(yú)設(shè)施關(guān)鍵結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行性能優(yōu)化分析，并進(jìn)行形態(tài)調(diào)整，從而得到設(shè)施形態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)；將設(shè)施形態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)應(yīng)用至多尺度過(guò)魚(yú)設(shè)施三維模型進(jìn)行基于幾何形狀、尺寸以及拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的模型更新，得到過(guò)魚(yú)設(shè)施優(yōu)化三維模型；

14、多物理場(chǎng)仿真與設(shè)計(jì)模塊，用于對(duì)過(guò)魚(yú)設(shè)施優(yōu)化三維模型進(jìn)行多物理場(chǎng)耦合仿真，得到設(shè)施動(dòng)態(tài)響應(yīng)數(shù)據(jù)；根據(jù)設(shè)施動(dòng)態(tài)響應(yīng)數(shù)據(jù)對(duì)過(guò)魚(yú)設(shè)施優(yōu)化三維模型進(jìn)行結(jié)構(gòu)修正，并進(jìn)行智能設(shè)計(jì)方案生成，從而得到過(guò)魚(yú)設(shè)施進(jìn)口設(shè)計(jì)方案數(shù)據(jù)。

15、本發(fā)明通過(guò)詳細(xì)的水環(huán)境和魚(yú)類(lèi)行為數(shù)據(jù)采集，能夠獲得目標(biāo)水域的全面環(huán)境和生物信息，為后續(xù)分析提供真實(shí)、全面的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；通過(guò)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(yú)類(lèi)行為映射數(shù)據(jù)。這種融合提升了數(shù)據(jù)的相關(guān)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(shè)計(jì)和優(yōu)化過(guò)魚(yú)設(shè)施提供科學(xué)依據(jù)，幫助理解魚(yú)類(lèi)在不同水域條件下的行為模式，從而指導(dǎo)設(shè)施的優(yōu)化設(shè)計(jì)。通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)能力，能夠準(zhǔn)確提取魚(yú)類(lèi)的行為模式，提供詳細(xì)的行為特征數(shù)據(jù)。這種分析幫助識(shí)別魚(yú)類(lèi)在水域中的主要活動(dòng)模式和關(guān)鍵行為點(diǎn)；構(gòu)建行為網(wǎng)絡(luò)圖譜并進(jìn)行復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析，能夠揭示魚(yú)類(lèi)行為的內(nèi)在連接和關(guān)鍵路徑，識(shí)別魚(yú)類(lèi)行為的主要模式和重要節(jié)點(diǎn)。這有助于理解魚(yú)類(lèi)的遷徙和棲息習(xí)慣，為設(shè)施設(shè)計(jì)提供依據(jù)；通過(guò)行為關(guān)鍵路徑數(shù)據(jù)的生成，能夠?yàn)檫^(guò)魚(yú)設(shè)施的設(shè)計(jì)提供數(shù)據(jù)支持，使得設(shè)施能夠更好地適應(yīng)魚(yú)類(lèi)的行為特征，提高設(shè)施的通行效果。構(gòu)建多尺度三維模型能夠在不同層次上對(duì)過(guò)魚(yú)設(shè)施進(jìn)行精細(xì)設(shè)計(jì)，包括整體布局和細(xì)節(jié)設(shè)計(jì)，這種模型幫助全面理解設(shè)施與環(huán)境的互動(dòng)。根據(jù)魚(yú)類(lèi)行為關(guān)鍵路徑數(shù)據(jù)對(duì)設(shè)施進(jìn)行關(guān)鍵區(qū)域優(yōu)化，可以提高設(shè)施的設(shè)計(jì)針對(duì)性和功能性，使其更符合魚(yú)類(lèi)的行為習(xí)性。通過(guò)水力學(xué)及魚(yú)類(lèi)行為仿真模擬，對(duì)設(shè)施進(jìn)行效能評(píng)估，可以量化設(shè)施的實(shí)際表現(xiàn)，如魚(yú)類(lèi)通過(guò)率和能耗，從而確保設(shè)施的設(shè)計(jì)效果達(dá)到預(yù)期目標(biāo)。對(duì)設(shè)施關(guān)鍵結(jié)構(gòu)進(jìn)行性能優(yōu)化分析，能夠識(shí)別并改進(jìn)設(shè)計(jì)中的不足之處，提高設(shè)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(duì)設(shè)施的實(shí)際需求和魚(yú)類(lèi)行為進(jìn)行設(shè)計(jì)改進(jìn)，確保設(shè)施更符合實(shí)際應(yīng)用。將調(diào)整數(shù)據(jù)應(yīng)用于三維模型的更新，確保設(shè)計(jì)改進(jìn)后的模型能夠反映實(shí)際需求，優(yōu)化設(shè)施的設(shè)計(jì)，提升其性能和可靠性。多物理場(chǎng)耦合仿真能夠綜合考慮不同領(lǐng)域的影響，提供設(shè)施在實(shí)際操作中的全面表現(xiàn)，包括水流分布、結(jié)構(gòu)應(yīng)力及魚(yú)類(lèi)通過(guò)情況。這種綜合分析提升了設(shè)計(jì)的準(zhǔn)確性和可靠性。通過(guò)仿真計(jì)算獲取的設(shè)施動(dòng)態(tài)響應(yīng)數(shù)據(jù)，可以識(shí)別設(shè)施在實(shí)際環(huán)境中的表現(xiàn)，從而指導(dǎo)必要的設(shè)計(jì)修正；基于仿真數(shù)據(jù)和智能優(yōu)化模型生成的設(shè)計(jì)方案，能夠有效地提升設(shè)施的整體性能，確保設(shè)計(jì)方案不僅符合理論要求，還經(jīng)過(guò)實(shí)際仿真驗(yàn)證。