基于PSO-BP神经网络的燃气轮机结垢性能预测

针对传统BP神经网络存在的学习速度慢,容易陷入局部极小的问题,为了提高诊断效率和非线性拟合能力,提出利用粒子群算法、遗传算法和布谷鸟算法优化BP神经网络对燃气轮机积垢性能预测,将各算法所得误差和拟合度进行对比。结果表明:粒子群算法优化BP神经网络的非线性拟合度为0.934 4,优于其他算法,相较于其他算法具有更低的绝对误差平均值,有效避免了局部最优情况。     

基于遗传算法的最小阻力船型优化设计

遗传算法是一种全局最优化算法,它能够克服传统优化方法的缺点和不足,从而获得全局最优解。因此,为了获得阻力性能更好的优良船型,将遗传算法进行适当改进并用于船型优化中,进行最小阻力船型优化设计,以非线性兴波阻力理论(Rankine源法)为基础,利用遗传算法并结合CAD技术进行船型优化设计。在优化过程中,把总阻力作为目标函数,设计变量取船型修改函数的参数,确保排水量为基本约束条件下,对船体前半体型线进行优化研究。选取某高速巡逻艇作为初始船型进行优化计算,获得的最优船型总阻力降低了13.1%,兴波阻力降低了21.7%,表明遗传算法用于船体线型优化设计是行之有效的。     

基于近似模型的海上发射船船型优化

基于径向基函数神经网络模型,以火箭承受弯矩为单目标优化函数,对双体发射船船型参数进行优化。选定船型方形系数CB和长宽比LA/B为优化变量,利用Lackenby方法,对船型参数化建模;应用最优拉丁超立方方法选取样本点,采用二次插值方法扩充样本点数据,建立双体船运动响应及功率近似模型;利用多岛遗传算法搜索最优船型。结果表明,优化后的船型可使火箭弯矩减小3.86%,从而为双体火箭发射船的设计及相关船型研究提供参考。     

基于近似模型的海上发射船船型优化

基于耐径向基函数神经网络模型(RBF),以火箭承受弯矩为单目标优化函数,对双体发射船船型参数进行优化研究。选定对船型参数CB和L/B作为优化变量,利用Lackenby方法,对船型参数化建模,应用最优拉丁超立方方法(LHD)选取样本点,采用二次插值方法扩充样本点数据,建立双体船运动响应及阻力近似模型,利用多岛遗传算法(MIGA)搜索最优船型。结果表明优化后船型的火箭弯矩减小3.86%,从而为双体火箭发射船的设计及相关船型研究提供参考。     

基于遗传算法和神经网络的舰船电子装备备件优化模型研究

针对舰船电子装备备件优化问题,分析了遗传算法和神经网络,利用遗传算法全局搜索能力强的优点,对神经网络进行优化,研究基于遗传算法和神经网络的混合遗传算法,并建立了基于遗传算法和神经网络的舰船电子装备备件优化模型.通过实例,该模型可有效提高备件优化的速度和精度.     

改进BP神经网络的城市交通流预测研究

由于交通流预测具有高度的非线性特点,这与BP神经网络能够处理非线性问题的特征相符合。但BP神经网络算法易使解陷入局部极小,而遗传算法的全局优化能力则恰恰可以克服这一缺点。文中将遗传算法应用于对BP神经网络模型的改进来对交通流进行预测。通过对预测数据与实测数据的比较分析,证实了改进后的方法更为有效。     

基于BP网络的球鼻首参数化优化

本文以某集装箱船为研究对象,对降速航行后的球鼻首进行优化。采用Catia建立船体三维模型,为了产生不同形状的球鼻首,选取球鼻特征参数来描述其基本结构;采用拉丁超立方试验抽样方法得到12组不同形状的球鼻首,提出运用非线性拟合能力较强的BP网络构建球鼻首参数和阻力系数之间的关系模型;采用遗传算法对训练后的网络进行极值寻优。结果显示,优化船型的阻力系数显著降低,说明该方法对球鼻首的优化有一定的借鉴意义。     

基于BP网络的球鼻首参数化优化

本文以某集装箱船为研究对象,对降速航行后的球鼻首进行优化。采用Catia建立船体三维模型,为了产生不同形状的球鼻首,选取球鼻特征参数来描述其基本结构;采用拉丁超立方试验抽样方法得到12组不同形状的球鼻首,提出运用非线性拟合能力较强的BP网络构建球鼻首参数和阻力系数之间的关系模型;采用遗传算法对训练后的网络进行极值寻优。结果显示,优化船型的阻力系数显著降低,说明该方法对球鼻首的优化有一定的借鉴意义。     

基于神经网络和遗传算法的系泊线长度参数优化

摘 要: 针对多成分系泊线三段长度如何取值的问题,采用一种基于神经网络和遗传算法对深海多成分锚泊系统长度进行优化。应用AQWA软件计算多点系泊FPSO,其时域结果直接用于训练BP神经网络。从而利用神经网络的非线性映射功能构建替代锚泊时域计算网络,大大缩短了优化所需的时间。以FPSO最小平面运动值为目标函数,锚链破断强度作为约束条件,采用遗传算法优化系泊长度。计算结果表明,与传统设计的锚泊长度相比,优化后FPSO在各个浪向下纵荡横荡值均能减少20%以上。 关键词:系泊;神经网络;遗传算法;优化     

集装箱船主尺度全局最优化的混沌算法

提出了应用混沌优化方法（Chaos Optimization Algorithm,COA)进行集装箱船船型主尺度要素全局优化的新策略。混沌优化方法利用混沌变量的随机性、规律性、遍历性寻优，能够克服经典优化方法如直接法、梯度法、Hessian法等方法容易陷入局部极小点的不足，方法简单、快速、易于掌握，其效率比一些目前广泛应用的随机优化方法如模拟退火法（SAA）、遗传算法（GA）等高得多。实际算例的结果证实了混沌优化方法用于集装箱船船型优化的有效性。     

折角型玻璃钢渔船线型设计方法研究

在分析各种船型设计方法的基础上，提出了一种更适合折角型玻璃钢渔船线型变换的设计方法，扩展了传统的母型改造法。特点是在给定母型的型值、柱长Lpp、型宽B、设计吃水T以及设计船的主尺度和主要要素后，就能变换出满足要求的设计船，而不依赖于母型船的横剖面面积曲线，不用保证船舯剖面系数相同，且还能确保折角线的光顺性。通过几条实船的线型设计，证明了该方法的先进性和工程实用性。     

关于提升西江渔业船舶安全管理的思考

文中从西江渔业船舶水上交通安全现状出发,深入分析西江渔业船舶事故多发的原因,从加强安全宣传,提高渔业船舶安全性能,畅通与商船沟通联系渠道,加强商船瞭望值班,提高灾害性天气的预防预控能力,调整西江渔业船舶安全监管职能,健全渔业船舶安全管理的法律法规等方面提出安全管理对策,望有助于规范西江航运干线渔业船舶水上交通行为,降低西江渔业船舶事故发生率。     

渔船稳性衡准分析与算法研究

我国有数量庞大的渔业船舶,其稳性对船舶安全生产、船型设计开发等方面产生重要影响。本文整理现行渔业船舶稳性衡准要求；分析稳性衡准数的数理实质；进而应用国内外普遍认可的总体设计软件NAPA进行渔业船舶稳性衡准数核算方法研究开发。有助于提高对渔业船舶稳性的认知水平和校核能力,亦可为具备类似衡准要求的其他船型设计研发及稳性校核工具开发提供借鉴。     

Prediction of capsizing probability for a ship with trapped water on deck

The authors have already examined a method for evaluating the capsizing probability of a ship in the dead ship condition based on a piecewise linear approximation of the restoring arm. Here, this method is extended to ships with trapped water on deck. This is because the stability of ships having a relatively high bulwark, such as fishing vessels, could substantially deteriorate due to trapped water on deck. First, the mean amount of water trapped on deck was estimated as a function of the significant wave height and the mean wave period using a model experiment in irregular beam seas. Second, the restoring arm curve with trapped water on deck was calculated hydrostatically and then approximated with a piecewise linear curve. Third, the roll angle was estimated using a nonlinear and uncoupled equation of absolute roll angle under stochastic wave and wind exciting moments. The short-term and long-term capsizing probabilities were calculated for a fishing vessel operating off Kyushu. Numerical results quantitatively demonstrated that the effect on capsizing probability of trapped water on deck cannot be ignored when accurately evaluating the stability of fishing vessels.     

基于DSC的欠驱动船舶路径跟踪神经滑模控制

为进一步提高船舶路径跟踪的准确性和稳定性,针对欠驱动船舶易受外界环境的干扰和模型不确定等问题,提出一种基于动态面技术的神经网络滑模控制策略。在虚拟船逻辑制导算法的基础上,结合反步法对虚拟控制律进行设计,引入动态面技术对虚拟控制律的导数进行估计,避免因直接求导而增加计算负担。在动力学回路设计中,将径向基神经网络与滑模控制相结合,设计神经网络权重的自适应律,实现对系统非线性项的在线估计和对实际控制律的设计。采用Lyapunov直接法证明闭环系统的稳定性,并对一艘长为32m的单体船进行仿真试验。结果表明,该控制策略可行,能实现对欠驱动船舶路径的有效跟踪。     

模块化技术在玻璃钢游艇设计建造中的应用

以模块化的思想分析了玻璃钢游艇实施模块化设计制造的可行性,并对玻璃钢游艇的设计制造提出了一种新的分类思想,将玻璃钢游艇按船体、上层建筑和舾装进行分类,可以按照模块组合的方式快速提供船东要求的新船型,对玻璃钢游艇生产具有良好的指导作用.     

基于S7-300PLC和PPU的远洋渔船船舶电站控制系统设计

基于S7-300可编程逻辑控制器(PLC)和船舶电站发电机并车与保护单元(PPU),设计了远洋渔船船舶电站智能化控制系统。以PLC为主站、PPU为从站组成的联合控制核心,采集发电柴油机组以及船舶电网的各项参数,实现输入、输出共享,并根据设置的参数进行智能化指令执行。满足船舶电站自动控制以及安全保护等功能,适应渔船在航行及作业过程中工况多变的特点,从而提高船舶电力网的可靠性、便利性与经济性。     

渔船螺旋桨设计软件系统

根据图谱法设计螺旋桨的方法原理,结合实践经验,开发了渔船螺旋桨设计软件系统.文章简单介绍了该软件系统开发过程和方法,并应用于两艘实际渔船.设计参数和渔船实际参数的比较显示,该系统能迅速、有效地完成渔船螺旋桨的设计,改善渔船螺旋桨设计以及渔船动力装置配备.     

内河航道航速限速分析

为提高航道的载运量,以船舶流量最大为依据,运用交通流理论和跟驰模型对航道船速进行分析求解。首先根据航道主要船舶比例数据得到航道的标准船载质量,然后运用matlab拟合求出相应的标准船长,再根据交通流理论和跟驰模型得到最佳的航速设置,从而实现对船舶航速的优化分析。     

基于改进BP神经网络的船舶操纵性能预报

以某单桨大型船舶在海上的回转性能为例，探讨了应用改进的BP神经网络（Back-pmpagation Neural Network）建立船舶操纵性预报数学模型的方法，并利用matlab语言对其进行了仿真。研究结果表明，改进的BP算法有更快的收敛速度和更好的计算精度。