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船舶多工况横摇运动建模与预报研究
| 论文题名： | 船舶多工况横摇运动建模与预报研究 |
| 关键词： | 船舶适航性;横摇运动;数学模型;RBF神经网络;横摇预报 |
| 摘要： | 由于受到海浪、海风及海流等环境因素的影响，船舶在海面上航行过程中，不可避免地要产生各种摇荡。其中，横摇运动对船舶的危害最大。剧烈的横摇将会对船舶的适航性以及船上人员及财产的安全产生不利影响。因此，为了提高船舶在海上航行的安全性，对船舶横摇运动的研究显得至关重要。 本文以某固定船型为研究对象，研究多工况（不同航向、不同航速以及不同海况）条件下的船舶横摇运动，并建立船舶横摇运动RBF神经网络模型，最后对船舶横摇运动进行预报。本文的主要研究工作如下: （一）建立船舶横摇运动数学模型。首先，研究海浪的统计特性，并对海浪进行谱分析，结合海浪谱密度表达式，利用等能量采样法对长峰波随机海浪进行仿真，得到海浪波高及其波倾角的仿真曲线。然后，在此基础上，依据船舶线性横摇理论，建立船舶在长峰波海浪中的线性横摇运动方程。 （二）分析多工况条件下船舶横摇运动的变化。在已经建立的船舶横摇运动数学模型的基础上，对不同航向、航速以及海况条件下的船舶横摇运动进行仿真，并分别分析航向、航速以及海况对船舶横摇运动频率响应曲线、横摇角统计数字特性值（平均横摇角、有义横摇角及3％保证率横摇角）以及船舶横摇力矩的影响。 （三）建立船舶横摇运动RBF神经网络模型。以船舶横摇运动数学模型为基础，获取船舶在不同工况条件下横摇运动数据，通过这些数据训练RBF神经网络，从而得到船舶横摇运动RBF神经网络模型，并选取测试数据对该模型进行测试。 （四）建立船舶横摇运动预报模型。通过船舶横摇运动数学模型获取船舶横摇运动时间序列，利用所得时间序列建立船舶横摇运动RBF神经网络预报模型，并对船舶横摇运动进行预报。 |
| 作者： | 杨晓攀 |
| 专业： | 控制理论与控制工程 |
| 导师： | 李晖 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 大连海事大学 |
| 学位年度： | 2013 |
| 正文语种： | 中文 |
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