基于RBF网络的操纵水动力预报

在船舶初阶段,要求设计者能够在不断调整船舶主尺度和船型系数的同时,了解所设计船舶的操纵性能指标。其中,操纵水动力导数预报的精确程度无疑对整个船舶操纵性预报工作具有至关重要的影响。文中基于径向基函数（ＲＢＦ）网络提出了预报操纵水动力导数的新方法,并且与试验结果、线性回归方法预报结果进行了比较,与试验结果较为一致。     

双桨双舵船舶操纵性预报研究

采用MMG数学模型，结合双桨双舵船舶的水动力性能特点，建立了双桨双舵船舶在静水中水平面上的操纵运动模拟模型，应用该模型对一艘双桨双舵船舶在满载条件下的定常回转试验、Z形试验和紧急停船试验进行了数值模拟，得到了表征船舶操纵性的指标．通过将预报的操纵性指标和IMO提出的操纵性标准进行比较，实现了对该船操纵性的定性预报．     

基于数值分析的船舶斜航运动水动力研究

以ITTC操纵性技术委员会组织的船舶操纵性比较研究中推荐的KVLCC2为研究对象,通过求解不可压缩黏性流体的RANS方程,对该船模的斜航运动的黏性流场进行了数值模拟,得到作用在该船模下不同漂角下的纵向水动力、横向水动力和艏摇力矩,分析了船体表面的压力系数分布和船体周围漩涡流场分布,将计算结果与实验数据进行对比,吻合较好,同时,采用最小二乘法进行曲线拟合,求得船舶操纵水动力导数,通过对结果分析可得,采用数值分析的方法求解船体斜航运动可满足工程计算要求。     

基于T-S模糊模型的非线性系统辨识

研究了非线性多变量系统的T-S模糊辨识问题．提出一种利用测得的输入输出数据来计算非线性动态模糊模型的方法．使用模糊聚类简化了T-S模糊规则及前提参数的生成，采用加权最小二乘算法得出结论参数．将该辨识器用于一类非线性系统的模糊辨识，并与模糊神经网络的辨识结果进行了比较，验证了所提方法的有效性．     

基于神经网络的船舶操纵运动水动力预报

以散货船和油船为例，采用神经网络方法，利用matlab语言，完成船舶操纵运动的水动力预报，研究结果表明，只要选择适当的学习样本，网络结构和学习算法，神经网络的水动力预报精度在实际中可以接受。     

自由面上作操纵运动三维船体粘性流场数值研究

船舶与土木工程学院张谢东副教授获准国家自然科学基金资助,课题为“自由面上作操纵运动三维船体粘性流场数值研究”. 1.研究目标为 项目的主要研究目标是建立在自由表面上作操纵运动船体的粘性理论计算模型和相应的数值计算方法,开发出一套关于在自由表面上作操纵运动船体三维粘性流场及水动力数值计算的计算机软件.从而提高船舶操纵水性动力理论计算和船舶操纵性预报的精度,填补国内运用粘性流体力学理论研究船舶操纵性的空白. 2.研究内容 项目主要研究在自由表面上作操纵运动三维船体的粘性流动问题.运用现代CFD技术,以粘性流体力学基本方程RANS方程为基础,对在自由表面上作斜航和回转运动三维船体的流场、压力分布以及水动力进行数值计算,以精确地预报三维船体作操纵运动时的复杂流动现象,如三维流动分离和分离涡,精确地预报自由面上作操纵运动三维的水动力.为了验证理论计算的准确性,还将做相应的船模操纵性试验研究. 3.拟解决的关键问题 1) 采用原始变量法模拟船体粘性绕流的关键问题之一是船体坐标网格的生成,这是数值计算的基础,网格结构、类型和尺度将直接影响粘性流场数值计算的精度.因此,本研究的重点将放在对各类网格生成方法比较、不同网格对数值计算的影响以及三维船体网格生成的通用性和局部加密的研究上. 2) 采用N-S方程求解三维船体粘性绕流的另一关键问题是方程的数值离散问题,本项目将对传统的数值离散方法如有限差分法、有限解析法和有限体积法等进行系统的分析、比较,以寻求一种较为稳定和精确的方法,对作操纵运动船舶的粘性绕流进行计算. 3) 湍流模式和壁面处理形式也是影响粘性流动理论计算的精度和效率的一项重要因素,本研究将对适合于作操纵运动尤其是作大角度斜航和回转运动三维船体的粘性流动计算的湍流模式和壁面处理方法进行研究与探索. 4) 同时考虑粘性和自由表面的影响是研究的一个难题,也是将要解决的关键问题. 4.项目创新之处 项目的创新之处是在船舶操纵运动的理论研究中,引入了粘性流体力学的理论和方法,并且首次同时考虑自由表面和粘性对作操纵运动船舶的水动力的作用,运用现代CFD技术及粘性流体动力学方程,分析、计算作操纵运动船舶的流场、压力分布及水动力,从而建立更加合理、精确和完善的操纵运动船舶水动力理论计算模型和数值计算方法. 科技处(余区办) 章爱武     

基于水动力系数敏感性指数的水下航行器运动方程简化研究

针对水下航行器操纵运动方程,引入水动力系数敏感性指数的概念.选取了2种典型运动形式进行仿真计算,对某水下航行器水动力敏感性指数进行了合理分级,并以此为根据对水下航行器操纵运动方程进行了简化.对比结果表明,采用仿真计算的方法研究水动力系数与水下航行器操纵性的关系及运用敏感性指数评估水动力系数对操纵性的影响不失为一条可行的途径.     

船舶操纵性指数计算方法的研究

在阐述了现行《船舶操纵》教材中关于船舶操纵性指数(K,T)计算方法的基础之上，提出运用曲线拟合的分析方法．结合苏通长江公路大桥实船“Z”形试验所记录的原始数据，运用MAT—LAB语言编写的程序进行计算、曲线拟合和作图，为船舶操纵性指数的计算了提供一个更趋于合理、简便、精确的新方法．     

遗传算法优化的模糊神经网络在故障诊断中的应用

本文针对船舶柴油机故障诊断系统提出了一种基于遗传算法优化训练的模糊神经网络诊断方法,介绍了这种模糊神经网络故障诊断系统的结构及其参数形式,通过遗传优化算法对它的权值和阈值进行了学习优化训练。这种方法可以有效地避免通常所选BP算法训练易陷于局部极值的问题,最后将该遗传算法优化训练的模糊神经网络系统应用到船舶柴油机的故障诊断中,通过仿真研究,说明了该方法的有效性。     

基于混合遗传算法优化的舵减摇模糊控制系统

将混合遗传算法应用于船舶舵阻摇，充分发挥了模糊逻辑、神经网络和遗传算法各自的优势．采用模糊系统的自适应变节点的神经网络学习模糊神经网络参数，从样本数据中获取模糊控制规则，弥补了各自的不足．仿真结果表明上述算法为改进船舶舵阻摇效果提供了一个有效途径．