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船舶阻力BP神经网络预估模块及主尺度选优模块研究

作 者: 张舒
导 师: 刘卫斌
学 校: 华中科技大学
专 业: 船舶与海洋结构物设计制造
关键词: 船舶阻力 神经网络 阻力预报 方案选优
分类号: U661.311
类 型: 硕士论文
年 份: 2008年
下 载: 85次
引 用: 2次
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内容摘要


船型设计的关键技术之一是其水动力性能的预报。而其阻力预报是其水动力性能预报的重要内容。它为寻求设计低阻力优良船型以及决定主机功率、设计推进器等提供依据。因此,寻找可靠、准确的船舶阻力预估方法有着十分重要的意义。船舶阻力预估方法主要有:试验方法、计算流体动力学(Computational FluidDynamics, CFD)仿真方法和一些近似估算方法。在主尺度和船型系数确定以后,需要估算船舶阻力,比较分析各方案的优劣。由于此阶段船舶线型尚未确定,还不能应用船模试验方法来确定阻力;CFD仿真方法也缺乏较高精度和可信度的保证;因而基于试验资料、图谱,应用神经网络原理构造预报模型是可实施性较强,具有较高精度和可信度的阻力预估方法。本文首先对船舶阻力预估和神经网络的发展概况进行了回顾,明确了研究内容,建立了研究方案,并对所用工具软件MATLAB进行了概述。接下来本文重点探讨了如何应用神经网络原理并结合试验资料、图谱构造神经网络阻力预报模型,得到了许多有益的结论。进一步本文又搜集整理了目前较为常用的阻力预估方法,并编程实现了基于阻力预估的主尺度选优模块。最后,为工程实际应用提供了建议。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-8
1 绪论  8-13
  1.1 研究的背景、目的和意义  8
  1.2 船舶阻力预估方法与人工神经网络发展概述  8-12
  1.3 本文工作  12-13
2 研究的总体方案流程及工具软件简介  13-17
  2.1 研究模型的建立  13-15
  2.2 MATLAB 科学计算软件简介  15-17
3 船舶阻力BP 神经网络模块介绍与计算实例  17-43
  3.1 BP 神经网络的原理与实现方法  17-18
  3.2 船舶阻力BP 神经网络的结构、功能和节点的选取  18-21
  3.3 船舶阻力BP 神经网络的算法与训练  21-37
  3.4 船舶阻力BP 神经网络模块介绍  37-40
  3.5 船舶阻力BP 神经网络模块计算实例  40-42
  3.6 本章小结  42-43
4 主尺度选优模块介绍与计算实例  43-58
  4.1 阻力预估方法简介  43-44
  4.2 各阻力预估方法的数值化处理  44-48
  4.3 主尺度选优模块介绍  48-51
  4.4 主尺度选优模块计算实例  51-57
  4.5 本章小结  57-58
5 全文总结  58-60
  5.1 工作结论  58-59
  5.2 工作展望  59-60
致谢  60-61
参考文献  61-63

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中图分类: > 交通运输 > 水路运输 > 船舶工程 > 船舶原理 > 船舶动力学 > 船舶快速性 > 船舶阻力
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