基于物理引导神经网络的Flex-PLI膝部力学性能动态调整方法

本发明公开了一种基于物理引导神经网络的Flex‑PLI膝部力学性能动态调整方法，包括：建立膝部四排弹簧的状态关系，分析非对称弹簧配置的泛化能力；建立物理引导的Flex‑PLI膝部静态模型，获得弹簧伸长量变化量与韧带延伸量变化量之间的关系式；动态调整权重分配模块对Flex‑PLI膝部静态模型影响的权重系数，强化关键变量的贡献并区分输入数据的重要性差异；区分静、动态标定曲线，结合弹簧伸长量的辅助输入，联合特征融合模块进行多任务学习；驱动神经网络建立物理引导神经网络驱动模型，进行训练和超参数优化；建立预测模型并预测动态标定峰值。本发明能够显著提升Flex‑PLI膝部在进行静动态标定过程中的通过率及效率。