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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。
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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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