基于大语言模型的软体致动器粘弹性行为智能预测方法

本发明公开了一种基于大语言模型的软体致动器粘弹性行为智能预测方法，属于软体机器人控制技术领域。方法包括：预训练阶段，首先说明了预训练数据集的获取方法，接着展示了自主搭建的记忆衰减网络架构和相关的力学约束，最后阐述了把由含力学约束的记忆衰减网络表示的粘弹性本构模型嵌入到有限元计算框架的方法；微调阶段，首先说明了微调数据集的获取方法，接着对比了预训练模型在微调数据集上的表现，并采用智能算法微调预训练模型参数；推理阶段，展示了微调模型预测软体致动器在不同复杂工况下的粘弹性力学行为的能力及其泛化能力。本发明能够准确预测软体致动器在短时和长时作用下的复杂粘弹性行为，并能保证考虑重力影响时的预测准确性。