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在电力推进船舶中,电力负荷的预测是基础工作之一,利用模糊逻辑可以有效地提高其预测精度。文章建立了一个非单值Mamdani型模糊模型,用于某型电力推进船舶实际电力负荷时间序列达到预测。MATLAB仿真结果表明,预测曲线能够较好地跟踪实际曲线的趋势与走向,预测误差低,说明该模型具有良好的预测性能。 相似文献
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基于ANN的船舶电力系统脆性评估 总被引:1,自引:1,他引:0
为提高船舶电力系统脆性分析和简化计算步骤,以及提高船舶电力系统脆性计算速度,提出基于人工神经网络(ANN)负荷削减模型,该模型不需要在线计算船舶电力系统中的故障潮流计算和负荷削减计算。为说明基于人工神经网络负荷削减模型的精确性,又引入了基于直流潮流的线性规划模型,对船舶电力系统进行脆性计算。利用这2种脆性评估模型对实例中的船舶电力系统脆性分别进行计算,验证了基于人工神经网络(ANN)负荷削减模型的可行性和有效性。 相似文献
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采用黑箱模型理论建立了船舶多功能舱室动态负荷数学模型,经分析求解,获得了某典型欧亚远洋航线上的船舶动态负荷变化规律.结果表明:船舶空调负荷随航区、航行时刻发生显著变化,通风负荷占总负荷的51.92%,而舱壁导热、辐射负荷仅分别占总负荷的7.47%,6.68%;同一航区同一时刻,各功能舱室负荷最大值是最小值的2.684倍;此外,运用回归分析知,可变舱室负荷的91.72%受室外温度变化的影响. 相似文献
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首先介绍了软件测试的分类、软件测试过程模型,然后结合某船舶电力监控系统讨论软件测试过程模型,并就测试阶段、测试内容、测试方法等方面内容对该系统的软件测试过程进行组织,以使软件测试工作更加科学高效。 相似文献
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由于当前的船舶分类较为单一,不同类型船舶的尺度和航行油耗等特征参数存在很大差异,采用相同的油耗标准衡量不同类型船舶的油耗会产生很大偏差。为有效解决该问题,以某公司的干散货船、集装箱船和油船为研究对象,提出一种“两步式”船型分类方法。采用K-Means算法对该公司内部船舶的9个属性进行分类,并基于肘部法则确定分类数量;根据得到的簇的数量,采用K-Means模型对船舶进行分类,并打上分类标签。针对该公司外部船舶属性数据缺失严重、数据质量较差的情况,基于上述分类标签,采用XG-Boost算法对该公司内部的船舶进行二次训练,使船舶分类模型具有处理数据缺失问题和提供分类概率的能力。实际应用结果表明,该“两步式”船型分类方法能对公司内外船舶能耗表现一致的船舶进行合理分类,并建立公司内外船舶的映射关系。 相似文献
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船舶在回转过程中,一般内桨的负荷要大于外桨的负荷.但在某新研制船舶的回转试验中,观察到外桨负荷高于内桨负荷这一看似有悖常理的现象.为了解释这个现象,利用船舶推进系统的数学模型和三自由度平面运动数学模型(MMG模型),分别对定距桨和调距桨推进船舶的典型回转工况进行了仿真分析.研究结果表明:在负荷控制功能起作用的情况下,船舶回转时通过减小柴油机设定转速或减小调距桨的螺距,内桨的负荷比外桨小是完全可能的.在相同回转工况下,负荷限制线的设置和负荷控制规律对船舶内、外桨的负荷有很大的影响.控制系统的负荷控制功能是改变船舶回转工况内、外桨负荷的一个重要因素. 相似文献
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