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在多體模型水動力算的基礎上開展多體時域分析，AQWA要求運動要小于30%（如果沒記錯的話），如果大于這個界限，程序會認為計算精度出現嚴重影響（實際上也是）。解決辦法是檢查約束，看結構是否真的會有較大的相對運動，另外就是在水動力計算中關閉多體耦合。12.CABIN4:CONV.

表2 傳輸纜和感知纜的水動力參數求解高非線性的偏微分方程組的方法有很多，AQWA軟件采用的是時間域解法，該方法在模型化時可考慮所有的非線性，在每個時間步上對每個質量項、阻尼項、剛度項和載荷項進行重新計算。

最早的CNN由LeCun等[9]于1998年提出, 用于手寫體數字識別. CNN的基本結構中含有輸入層、卷積層、全連接層及輸出層. 其中輸入層、全連接層、輸出層與其他網絡大致相同, 僅卷積層是CNN特有的結構. 經典CNN卷積層中含有卷積、激活和池化3種操作: 1)卷積操作使用多個卷積核(濾波器)在輸入張量上平移作內積運算, 得到對應的特征圖.

除此以外跟蹤時，由于受到外界因素影響，可能會有一些相似對象，從而使得跟蹤出現錯誤。

其中包含： 1）上部風機：通過FAST建立基于葉素動量定理的氣動模型、基于獨立變槳的伺服控制模型以及基于Kane方程的多體動力學模型； 2）浮式平臺：通過AQWA建立基于Morison方程與勢流理論的水動力模型以及基于集中質量法的動態系泊模型； 3）結構耦合：通過AQWA中的動態鏈接庫對 FAST 進行調用，進行數據交換。

如果這個參數被設置為非零，當衍射光束不存在時，DLL將不會返回幾何錯誤。當光線在遠離布拉格的條件下擊中全息時，可能會發生這種情況。請注意 “ Ig. Geo．Err." 這個參數是針對非序列DLL的。如果這個參數設置為1，當DLL返回任何幾何錯誤時，DLL將顯示更多的信息。這對測試系統很有用，可以知道為什么會發生幾何錯誤。該消息只對DLL檢測到的第一個幾何錯誤顯示一次。

但如今，越來越多的場景需要的是“精密測量”——這個結構的尺寸與標準值差了0.001毫米嗎？在這種精密測量場景下，傳統AI的超分辨率模型可能反而是危險的——它有可能會生成出“看似清晰但實際上尺寸被人為平滑過的”測量邊緣，導致計量錯誤。波前編碼技術在這種場合的不可替代性體現在：它最大程度地保證了跨景深的點擴散函數一致性。

卷積神經網絡 ： 卷積神經網絡與前饋神經網絡有一些相似之處，其中單元之間的連接具有確定一個單元對另一個單元的影響的權重。但是 CNN 有一個或多個卷積層，該卷積層對輸入使用卷積運算，然后將以輸出形式獲得的結果傳遞給下一層。CNN 在語音和圖像處理方面有應用，這在計算機視覺中特別有用。

應用穩定且精確的耦合仿真的穩定算法FMI:不支持流體和柔性體的耦合分析。

多層感知器 （MLP）：MLP 是一種具有三層或更多層的前饋神經網絡，包括一個輸入層、一個或多個隱藏層和一個輸出層。它使用非線性激活函數。 卷積神經網絡 （CNN）：卷積神經網絡 （CNN） 是一種專為圖像處理而設計的專用人工神經網絡。它采用卷積層從輸入圖像中自動學習分層特征，從而實現有效的圖像識別和分類。CNN 徹底改變了計算機視覺，在對象檢測和圖像分析等任務中發揮著關鍵作用。

在FRED中定義的光纖是一個組件，它包含了多個元件基元：一個圓柱體用于纖芯、光管用于包層和涂敷層。 注意到“Fiber Cladding”管道的內壁恰好與“Fiber Core”圓柱體的外壁是重合的。為了正確的建模，用戶需要手動的設置包層管道的內壁為不可追跡(Never Traceable)。