基于支持向量回归机的船舶操纵运动在线辨识建模

采用滚动时间窗的方法实现支持向量机的在线辨识。以船舶操纵运动响应模型为研究对象,并由10°/10°和15°/15°仿真Z形试验数据构造支持向量机参数辨识所需的训练样本对,应用支持向量机进行船舶操纵运动在线辨识建模,回归操纵运动响应模型中的操纵性指数,并利用建立的响应模型进行Z形试验的数值模拟。将Z形试验数值模拟结果同仿真Z形试验数据进行比较,结果表明,在线式支持向量回归机是一种进行船舶操纵运动在线辨识建模的有效方法。     

基于支持向量回归机的船舶操纵运动在线辨识建模

采用滚动时间窗的方法实现支持向量机的在线辨识。以船舶操纵运动响应模型为研究对象,并由10°/10°和15°/15°仿真Z形试验数据构造支持向量机参数辨识所需的训练样本对,应用支持向量机进行船舶操纵运动在线辨识建模,回归操纵运动响应模型中的操纵性指数,并利用建立的响应模型进行Z形试验的数值模拟。将Z形试验数值模拟结果同仿真Z形试验数据进行比较,结果表明,在线式支持向量回归机是一种进行船舶操纵运动在线辨识建模的有效方法。     

支持向量回归机不敏感因子ε对运动建模的影响

通过对仿真Z形试验数据的分析,应用具有不同不敏感因子ε的ε-支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)辨识了船舶操纵运动二阶线性响应模型中的K,T等操纵性指数,并利用回归得到的响应模型进行了Z形试验的数值模拟。通过比较采用不同不敏感因子ε所得首向角和转艏角速度的预报结果,表明可以通过调节不敏感因子ε值来控制样本输入中支持向量的个数与ε-SVR的回归精度。     

小波去噪在船舶操纵运动建模中的应用

通过向20°/20°Z形试验仿真数据中添加随机噪声,得到含噪声的试验数据;随后,应用最小二乘支持向量回归机(Least Square-Support Vector Regression,LS-SVR)对经过小波去噪的试验数据和含噪声的试验数据进行分析,辨识了船舶操纵运动二阶线性响应模型中的操纵性指数。将由去噪试验数据和含噪试验数据得到的20°/20°Z形试验预报结果同20°/20°Z形试验仿真数据进行对比,验证了小波去噪在对含噪声的Z形试验数据进行去噪处理的有效性。     

船舶操纵运动仿真研究

为了利用船舶操纵模拟器进行航海教育培训,以及在船舶设计阶段预报船舶操纵性,建立四自由度船舶操纵运动数学模型以及作用于船体的作用力(矩)计算公式,运用unity开发工具,结合某型船舶数据方便快捷的编制船舶操纵运动三维数值仿真程序。通过船舶变速性能、旋回性能和Z形实验等较为完整的船舶操纵性能数值仿真试验,得到了试验数据,并和该船的实船试验数据以及相关文献的数据进行比对,吻合较好。仿真结果表明:本文的方法是可行的,计算结果是可信的。     

果蝇算法在基于LSSVM智能水下机器人操纵运动模型辨识中的应用

基于水下机器人的Z型仿真试验,应用支持向量机对水下机器人的操纵运动模型进行辨识,从核函数结构中得到水动力系数,并建立水下机器人的预报模型,引入果蝇算法对惩罚因子C进行寻优,以减少基于经验而选择的参数对辨识精度产生的影响。通过预报与仿真比较,验证了该方法的有效性。     

船舶在随浪中的运动与横甩预报

本文在水平的随船坐标系下,建立了船舶在波浪中的六自由度操纵运动方程。进行船舶在波浪中的回转运动和Z形操纵运动模型试验,验证数学模型的正确性。通过不同波浪和航速条件下船舶Z形操纵运动的模拟计算,预报船舶在随浪中的横甩,预报结果与试验结果比较一致。     

基于多新息最小二乘法的船舶操纵响应模型参数辨识

提出基于多新息最小二乘法的船舶二阶非线性响应型模型参数辨识方法。在实验室环境下对模型船开展Z形试验,分别应用最小二乘递推法和多新息最小二乘法对试验数据进行参数辨识;用得到的模型分别进行Z形试验预报,比较2种方法的准确性和辨识结果的收敛性。试验结果表明:基于多新息最小二乘法的船舶操纵响应模型参数辨识结果收敛更迅速且精度满足要求。     

基于岭回归方法的船舶操纵运动建模

基于自航模试验的系统辨识方法是一种有效的船舶操纵运动建模方法.通过对舵角和转艏角速度试验数据的分析,用岭回归方法确定了船舶操纵运动数学模型中的模型参数,进行了操纵运动预报仿真并同自航模试验数据对比,数值仿真结果验证了方法的有效性.     

POD推进方式的大型船舶运动模型仿真

以改进吊舱推进方式的船舶操纵性能为目的,基于MMG分离建模思想,依据船舶运动的状态建立基于吊舱推进方式的船舶运动数学模型。然后将模型进行仿真,通过接收信息来控制船桨的转速及旋转的角度,再对船舶的操纵性能分别进行回转操纵运动仿真和Z形操纵运动仿真,软件仿真得到的数据和实船测试得到的数据相似。表明所构建的基于吊舱推进方式的船舶运动数学模型能够较准确地反映出船舶操纵的运动状态,对基于POD推进方式的船舶运动研究有较深远意义。     

Black-box modeling of ship manoeuvring motion based on feed-forward neural network with Chebyshev orthogonal basis function

Based on polynomial interpolation and approximation theory, a novel feed-forward neural network, the feed-forward neural network with Chebyshev orthogonal basis function, is proposed for black-box modeling of ship manoeuvring motion. The neural model adopts a three-layer structure, in which the hidden layer neurons are activated by a group of Chebyshev orthogonal polynomial activation functions and the other two layers’ neurons use identity mapping as activation functions. Weight update formulas are derived by employing the standard back-propagation (BP) training method. With the simulated 15º/15º zigzag test data as input and calculated values of the hydrodynamic forces and moment as output, the feed-forward neural network with Chebyshev orthogonal basis function and the BP neural network are applied to identify the nonlinear functions in the nonlinear hydrodynamic model of ship manoeuvring motion. With the simulated 20º/20º zigzag test data and 35º turning test data as input, the hydrodynamic forces and moment are predicted by using the identified nonlinear functions. Comparison between the calculated and predicted hydrodynamic forces and moment shows that the feed-forward neural network with Chebyshev orthogonal basis function is superior to the BP neural network in identifying the nonlinear functions of the nonlinear hydrodynamic model of ship manoeuvring motion and is an effective method to conduct the black-box modeling of ship manoeuvring motion.     

上海港外高桥挖入式港池进口航道航行条件研究

外高桥挖入式港池规划前期论证的关键内容之一是其进口航道航行条件的评估。交通部上海船舶运输科学研究所接受委托,对规划船型的操纵运动方程进行了仔细研究。对规划船型的典型——“冰河”轮作了水动力测定;利用实船试验资料对操纵运动的数学模型进行科学率定;使用本所研制的船舶操纵模拟器对规划拟定的两个港池——外高桥嘴挖入式港池和五号沟挖入式港池的进口航道航行条件进行了比较深入的试验研究。最后,给出了两个港池安全进口的必要条件,为规划部门选定提供了科学依据。     

Manoeuvring characteristics of twin-rudder systems: rudder-hull interaction effect on the manoeuvrability of twin-rudder ships

With a recent increase in ship capacity and propulsion performance, a wide-beam ship fitted with a twin-rudder system has been adopted in many cases. However, to improve ship manoeuvring, it is still necessary to have a better understanding of rudder-hull interactions in twin-rudder ships. Captive model tests (oblique towing and circular motion test) as well as free-running tests with a single-propeller twin-rudder ship and a twin-propeller twin-rudder ship are carried out. The effect of drift angle on the rudder forces and some peculiar phenomena concerning rudder normal force for twin-rudder ships are evaluated. A method for estimating the hull-rudder interaction coefficients based on free-running experimental results is proposed.     

Modeling of ship maneuvering motion using neural networks

In this paper, Neural Networks (NNs) are used in the modeling of ship maneuvering motion. A nonlinear response model and a linear hydrodynamic model of ship maneuvering motion are also investigated. The maneuverability indices and linear non-dimensional hydrodynamic derivatives in the models are identified by using two-layer feed forward NNs. The stability of parametric estimation is confirmed. Then, the ship maneuvering motion is predicted based on the obtained models. A comparison between the predicted results and the model test results demonstrates the validity of the proposed modeling method.     

高速单体船推进和操纵智能控制联合仿真

文章建立了高速单体船推进和操纵系统的数学模型,并在MATLAB/Simulink平台上建立了相应的仿真模型,实现了高速单体船推进和操纵的联合运动仿真;在仿真过程中,文中使用了模糊控制器和粒子群优化的PID控制器分别对推进和操纵系统进行了控制;仿真结果表明:高速单体船的平面运动过程被比较客观地反映出来,同时两种智能控制方法的控制效果很好,使得在航向控制时,不仅超调量小,而且稳定性好.文中的研究为船舶推进和操纵同时考虑的动态综合分析提供了一种评判优劣的平台;同时这种联合的带智能控制的方法也为船舶初步设计时的综合分析提供了一种参考.     

基于神经网络的船舶操纵运动建模研究（英文）

In this paper, Neural Networks(NNs) are used in the modeling of ship maneuvering motion. A nonlinear response model and a linear hydrodynamic model of ship maneuvering motion are also investigated. The maneuverability indices and linear non-dimensional hydrodynamic derivatives in the models are identified by using two-layer feed forward NNs. The stability of parametric estimation is confirmed. Then, the ship maneuvering motion is predicted based on the obtained models. A comparison between the predicted results and the model test results demonstrates the validity of the proposed modeling method.     

船舶操纵性能及其代理模型构建

为了提高船舶操纵性能计算效率,文章结合基于NAPA计算仿真结果和支持向量回归方法预报海洋平台支援船的操纵性能,在收集足够相关船型信息前提下,采用能够合理探索设计空间和抽样的拉丁超立方方法获取了30条样本船型数据。通过NAPA仿射变化、位移转换及根据船型设计变量进行局部调整从而生成系列船型以表达船体几何形状。针对每个船型,分别计算了5项操纵性衡准指标：进距、战术直径、横距、10°舵角第一超越角和20°舵角第一超越角。为提高船舶操纵性能的计算效率,文中利用作者早先新提出的一种单参数Lagrangian 支持向量回归算法来训练并构建代理模型以预报船舶操纵性能,该算法整合了Laplace损失函数,仅采用单参数控制计算误差并于置信区间中增加了b2/2项。以海洋平台支援船为例,采用SPL-SVR算法预报船舶操纵性能,并与基于NAPA计算仿真结果、人工神经网络、经典支持向量回归算法进行对比。不需要昂贵的仿真代码计算,文中采用SPL-SVR算法建立的船舶操纵性能响应面模型比较适合船型初步设计的工程实际应用,并具有较好的效率和适用性。     

船舶非线性横摇运动数值模拟研究

非线性大角横摇运动是危害船舶安全的重要因素,也是船舶水动力学关注的热点及难点问题。文章采用CFD方法,对某型驱逐舰船模在不同波长规则波中横浪航行时的横摇运动进行了数值模拟。通过与水池实验比对,数值仿真得到的稳定横摇幅值与实验值的误差在10%左右。同时,数值模拟证实了非线性横摇的两种典型特征—“多值”及“跳跃”现象。数值模拟结果表明,CFD方法可作为研究船舶非线性横摇运动的有效手段。