基于人工神经网络方法的舰船参数灵敏度分析

舰船参数灵敏度分析不仅为判断各参数的重要性大小提供了依据,量化的灵敏度指标也是后续参数估计的前提。在舰船系统中,参数与舰船综合性能的显式函数关系不易得到,导致一阶灵敏度指标无法直接求取。本文确定了舰船的几个主要参数,建立起了舰船综合性能评估框架,利用人工神经网络的方法,用C语言编制了一套舰船综合性能的评估程序,将已有的数据、专家经验等量化后得到评判指标数值,形成样本,进行神经网络训练,然后通过训练完成的神经网络对各个参数进行了灵敏度分析。     

基于BP神经网络的维修性设计参数灵敏度分析

由于维修性设计参数存在模糊性和相关性,传统的评估方法往往很难明确表达出维修性设计参数对维修性的影响程度.通过采用综合评判和人工神经网络相结合的方法建立用于维修性设计参数灵敏度分析的网络.在网络中维修性设计参数作为输入变量,维修性评价值作为输出变量,通过参数值的变动得到不同的网络输出结果,利用网络的输出定量计算出参数的变动对维修性的影响程度,从而为优化维修性设计参数提供方向.     

基于Friendship的高速客船特征参数灵敏度分析

对某高速客船利用Friendship全参数化建模软件和SHIPFLOW流体计算软件,在进行多航速的船体艏部兴波阻力优化时,需要将特征参数作为设计变量.通过Sobol优化算法对特征参数的灵敏度进行分析,剔除不灵敏的特征参数,可有效地降低设计空间的维数,从而提高计算效率,节约时间和成本.研究结果具有一定的工程实用价值.     

人工神经网络在舰船火灾探测中的应用

舰船火灾探测系统的目的是能及时、准确地探测到舰船上发生的火灾。提出一种利用人工神经网络的舰船火灾探测方法，通过设计三层反向传播（BP）人工神经网络模型，使用改进的BP算法——LM算法，对多传感器（温度传感器、烟雾传感器和CO传感器）同时探测到的数据进行智能化处理。仿真结果表明：基于人工神经网络的舰船火灾探测系统能及时、准确地识别各种火灾信号。     

基于人工神经网络的舰船稳定性分析

船舶在海上经常受到风浪流雾等不可估测因素的影响,控制船舶的稳定性非常重要。本文通过分析单个人工神经元PID控制和多个神经元PID控制方式设计基于人工神经网络PID控制算法,并将此算法应用于船舶稳定性控制。仿真实验说明,人工神经网络应用于船舶稳定性控制的有效性和准确性。     

基于BP神经网络的舰船组合导航算法研究

针对GPS/惯导组合导航系统的滤波定位算法,文章提出利用BP神经网络,用其输出修正组合导航滤波输出结果,提高组合导航系统的定位精度。通过仿真试验表明滤波的效果对导航精度有所提高,同时也说明了该方法是可行的、正确的。     

浮筏系统结构参数的功率流灵敏度分析

浮筏系统已经大量地应用在舰船动力装置的减振降噪中，本文介绍了一种浮筏系统功率流灵敏度的分析方法，利用有限元法，将浮筏系统离散为一个个有限单元的集合，在动态分析的基础上，求得系统在所要求的激励点和基础响应点之间的功率流对给定参数的灵敏度。为浮筏系统的设计提供了有用的信息。     

基于灵敏度的雷达组网性能分析

文章介绍了雷达组网的概念及其优势。灵敏度是评估雷达系统性能的最重要参数之一,在雷达组网系统中,由于收、发装置的空间位置分布不同,其灵敏度在2维和3维空间上的仿真分布也不同,通过对灵敏度的仿真分析,来对雷达组网性能进行评估。     

舰船隔振系统参数分析的数学模型研究

为了有效提高舰船隔振系统参数匹配度分析的准确性,设计一种舰船隔振系统参数匹配度分析模型。通过船舶当前隔振系统的数据嗅探分析程序,提取监听数据信息并通过变频处理,保证数据信息的完整性,设其为无阻尼结构建立振动方程,计算舰船隔振系统结构振动固有频率的灵敏度,依靠通量公式和约束条件建立匹配度目标函数,根据匹配度分析公式,实现当船船舶隔振系统匹配度分析,完成模型的建立。仿真环境下实验数据表明,应用该分析模型获取的匹配度结果,纵向振幅匹配度分析准确率提高了32%,横向振幅匹配度分析准确率提高了27%,可以有效提高舰船隔振系统参数匹配度分析的准确性。     

人工神经网络做舰船运动包络的实时预报

本文介绍了人工神经网络的基本内容以及前馈网络反向传播的训练方法，并应用单隐含层网络做舰船运动包络的实时预报。文中就一段海上实测舰船运动数据进行了实例计算，结果表明本方法有效，且明显好于其它模型的自适应预报结果。     

神经网络的舰船航迹跟踪分析

舰船航迹具有比较强的时变性,对其进行研究具有重要意义。针对传统舰船航迹跟踪分析方法难以准确、在线性对舰船航迹进行跟踪,舰船航迹跟踪误差大的缺陷,设计了基于神经网络的舰船航迹跟踪分析方法。首先分析了舰船航迹跟踪的原理,指出各种舰船航迹跟踪分析方法的局限性,然后通过神经网络对舰船航迹进行有效拟合,建立舰船航迹跟踪分析模型,并对神经网络的相关参数进行优化,最后进行舰船航迹跟踪分析仿真模拟测试,神经网络的舰船航迹跟踪误差小于5%,远远低于舰船航迹跟踪实际要求的15%,而且舰船航迹跟踪精度要高于传统舰船航迹跟踪分析方法,舰船航迹跟踪分析时间更短,能够进行舰船航迹在线跟踪分析,具有更高的实际应用价值。     

基于神经网络的船舶海上交通规划

传统的旅游高峰期船舶海上交通规划方法的最小航时规划结果与设定要求不符,为了解决这一问题,提出基于神经网络的旅游高峰期船舶海上交通规划研究。运用神经网络算法优化处理船舶海上交通航迹,在此基础上,设计船舶海上交通规划方案,先确定阶段变量,再选择状态变量,实现旅游高峰期船舶海上交通规划。由此完成基于神经网络的旅游高峰期船舶海上交通规划研究。最后,进入实验部分,对比2种方法的最小航时规划结果是否符合设计要求,实验结果表明,传统的旅游高峰期船舶海上交通规划方法的有效波高小于3.5 m,与约定波高5 m要求不符。而使用所提方法的有效波高大于5 m,与约定波高5 m要求相符。     

多项式基函数神经网络的结构可靠性分析

  目的  随着液化天然气（LNG）船舶结构研究和设计深度的提高,需要有能够快速和准确地评估不确定性因素的可靠性分析方法。为此,提出基于改进随机森林−蒙特卡罗（RF-MC）法来解决A型独立液舱支座结构失效概率的计算问题。  方法  首先,根据不确定性因素的概率分布,使用MC法生成样本集;然后,以局部离群因子为准则,筛选出失效面附近的样本点,再对筛选出的样本点进行有限元计算后添加至训练集,通过重复训练随机森林近似模型,直至满足精度要求;最后,使用近似模型判别样本点是否失效,结合MC法计算结构的失效概率。  结果  综合考虑算法的准确率、复杂度和效率并结合算例1和2,可以发现在分析可靠性问题时改进RF-MC法比MC和BP-MC等方法具有更大优势。算例3的应用结果表明了改进RF-MC法在A型独立液舱支座结构可靠性分析中的适用性。  结论  研究结果可为LNG船舶的优化设计提供可行的技术方案。     

基于BP神经网络的船舶网络安全状态评价

船舶网络是一种特殊的移动网络,面临巨大的安全隐患,传统线性船舶网络安全状态评价的偏差大,结果极不科学。为改善船舶网络安全状态评价效果,设计了基于BP神经网络的船舶网络安全状态评价方法。该方法首先分析船舶网络安全状态评价影响因素,采集船舶网络安全状态评价数据,然后将影响因素和船舶网络安全状态评价分别作为BP神经网络的输入和输出,通过BP神经网络学习,对船舶网络安全状态进行评价,最后采用VC编程实现了船舶网络安全状态评价仿真实验,结果显示BP神经网络可以区分各种船舶网络安全状态,评价准确性得到大幅度改善,同时提升了船舶网络安全状态评价效率,可以有效保证船舶网络安全。     

基于神经网络的船舶计算网络安全评估架构

船舶工业的发展提高了船舶系统的复杂度,船舶计算网络的安全问题对安全评估架构提出了新的需求。传统的评估架构不能满足船舶网络对准确性和性能的要求。本文首先根据船舶网络的特点建立基于嵌入式web服务器的安全评估系统,然后使用神经网络预测船舶网络的安全性,提高评估的精确性和性能。     

BP神经网络在船舶运动估计中的应用

船舶运动估计在船舶安全、船舶节能等方面有着重要作用。本文给出一种基于BP神经网络的船舶运动估计方法。BP神经网络具有较强的自学习与自适应能力,通过把改进的BP神经网络模型应用到船舶运动估计中,实现了对船舶动态信息的准确预测。     

基于卷积神经网络的舰船图像增强算法

为了改善舰船图像增强效果,提出基于卷积神经网络的舰船图像增强算法,首先采用同态滤波器对原始舰船图像进行预处理,有效压缩舰船图像的动态范围,丰富舰船图像的细节信息,然后引入卷积神经网络对舰船图像色彩进行校正处理和补偿,解决舰船图像偏色问题,最后进行舰船图像增强仿真模拟实验。结果表明,卷积神经网络可以提高舰船图像的对比度,凸显了舰船图像细节,舰船图像的视觉效果优,舰船图像的增强结果要优于对比算法,同时降低了舰船图像增强的时间复杂度,舰船图像增强效率得以提升。     

RBF神经网络的舰船图像滤波融合

普通舰船图像滤波融合模型,不能兼顾滤波精度计算性与滤波容错性。为解决此问题,设计基于RBF神经网络的舰船图像滤波融合仿真模型。通过网络结构设计与网络学习方法设计,完成RBF神经网络的搭建;改进原有仿真模型算法、舰船图像多滤波融合形式,完成仿真模型的搭建。模拟应用环境设计对比实验结果表明,基于RBF神经网络的舰船图像滤波融合仿真模型,既提升滤波精度计算性与滤波容错性,也做到2种性能的兼顾。     

M型跨接管设计中敏感性分析的参数化研究

水下模式开发的油气田中,跨接管作为水下井口、管道终端管汇(PLEM)及管道终端(PLET)间的连接管段,与海底输送管道相比具有相对特殊的结构形式与特点。因此跨接管设计通常独立于海底管道进行。介绍跨接管的设计中需要考虑的主要因素,结合跨接管预制、安装特点以及与海底管道、水下基础的等界面影响,介绍与归纳设计中包含的敏感性因素及其影响。根据多敏感性因素的特点提出基于参数化分析的设计方法,并通过计算模拟与结果比较就各敏感性因素对跨接管在位强度的影响提供一些具有指导意义的原则与思路。