船舶运动的拓扑预测模型分析

航空母舰是一种主要以舰载机为作战武器的舰艇,因此,对其运动预报的研究具有战略意义。由于实际航行情况复杂多变,以往获得的运动数据繁琐复杂,具有很强的随机性和非线性,导致不能有效利用这些数据进行舰船航行的预报。灰色系统理论在研究非线性系统上具有独特的优势。本文将应用灰色系统理论进行舰船运动预报的研究,从多个角度对纵摇角度进行深入预测。     

基于灰色动态MGM(1,n)模型的舰船纵摇-升沉运动预报

舰船在实际海况中的运动因受到各种因素的影响而非常复杂,六个自由度之间相互耦合构成一个复杂的系统,因此建立描述舰船运动的系统模型并对各自由度运动进行实时预报具有非常重要的意义.灰色MGM(1,n)模型用微分方程的形式表现了一个系统中n个因素对某个因素变化率的影响,可以用于对非线性复杂系统的系统预测.通过对灰色系统理论的学习发现对原始数据用极差变换进行预处理后会更适合MGM(1,n)模型的拟合,为模型预测打下了良好的基础.在充分的理论研究基础上,本文对船模水池试验获得的纵摇、升沉运动数据以及海浪数据进行极差变换后建立灰色MGM(1,n)模型,并对纵摇、升沉进行非线性预报,得到了较好的效果.     

舰船目标运动预报方法中灰色系统的研究

舰船的短期运动预测有助于舰载武器系统的校准,从而提升武器系统的打击精度,由于舰船在海浪作用下持续不断做非线性多自由度运动,因此,必须建立一种非线性预测模型进行舰船目标运动的准确预报。本文介绍一种非线性灰度理论,结合该理论对舰船的短时纵摇角度等运动进行预测建模。结果表明,基于灰色系统的舰船目标运动预报有较高的精度。     

混沌理论和神经网络相结合的舰船摇荡运动极短期预报

舰船摇荡运动具有混沌特性,因而可以应用混沌理论对其进行预报.介绍了混沌时间序列预测原理;建立了基于混沌理论相空间重构技术的RBF神经网络模型,并将其用于舰船摇荡运动预报;通过对某实船纵摇时历的预报计算,证明了采用混沌和神经网络相结合的预报方法,能有效提高预报精度和延长预报时长.     

二阶灰色神经网络在船舶横摇预报中的应用

为了提高船舶的耐波性和适航性、对船舶横摇进行有效准确预报,提出了将灰色系统理论和神经网络进行有机结合的二阶灰色神经网络预报模型。介绍了二阶灰色预报模型,采用神经网络映射的办法构建灰色神经网络预报模型,并介绍了神经网络学习机制。另外,以某舰船横摇运动时间序列预报为例对模型进行仿真验证,有效改善了二阶灰色模型较大的预报偏差。仿真结果表明,GNNM(2,1)模型能准确预报船舶横摇运动,具有更高的预报精度和更好的数据稳定性。     

舰船姿态运动的自适应实时预报及其应用

舰船姿态运动预报系统是舰载机起降指导系统中的主要部分,它对提高舰载机安全起降起到重要作用.本文根据大型舰船在随机海浪作用下的运动特性,提出了基于自适应AR模型的预报方法,它通过RLS递推算法实现了在线实时预报.利用DSP设计的上述预报系统,本文进行了大量典型航行工况下的仿真.仿真结果表明,文中提出的舰船姿态运动预报方法可行,提前2秒的预报误差为2.7%,提前7秒的预报误差为8.3%.因此,该方法在工程中具有很大的实用价值.     

基于组合优化理论的舰船航行速度预测

详细介绍小波神经网络和灰色系统理论的基本原理,在舰船瞬时运动模型的基础上,采用组合优化理论,将小波神经网络和灰色系统理论结合,设计一种舰船航行速度预测模型,后期的仿真实验证明,基于组合优化理论的舰船航行速度预测具有较高的精度.     

舰船运动极短期建模预报的研究现状

综述了舰船姿态运动极短期建模预报的发展历史及现状，讨论了各种建模预报方法在舰船运动极短期建模预报中存在的问题，着重介绍了投影寻踪学习法用于舰船运动建模预报。此外，对舰船运动极短期建模预报的研究作了展望。     

基于非线性数学模型的舰船运动特性分析

舰船领域的研究中,运动特性分析是重点内容,在研究过程中,可以采用非线性数学模型。通过对舰船运动特性的准确分析,能够为运动预报提供可靠依据,从而确保舰船上武器系统的发射精度。不仅如此,舰船的运动预报准确度与舰载飞机起落降的安全性有着密切关联,还能为舰船耐波性的研究提供帮助。在对舰船运动模型进行构建的过程中,可以选用MMG分离模型。基于此,以分离模型作为主要依据,对相关的数学模型进行构建,分析船舶在海面上的运动特性。     

组合优化理论的舰船装备维修费预测

单一模型难以准确对舰船装备维修费用进行建模与预测,为了提高舰船装备维修费的预测精度,设计了一种组合优化理论的舰船装备维修费预测模型。首先分别采用灰色模型和神经网络对舰船装备维修费进行预测,然后确定2种模型的舰船装备维修费预测权值,加权得到最终的舰船装备维修费预测结果,最后采用VC++6.0实现了舰船装备维修费预测仿真测试,仿真结果表明本文模型获得了较高的舰船装备维修费预测精度,相对于单一模型,本文模型的舰船装备维修费预测结果具有比较显著的优势。