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船舶在弱机动情况下的变速运动是一种基本的运动,本文对该状态下的船舶运动情况进行分析,运用船舶操纵性理论和数学知识推导出在该状况下预报船舶运动规律的方法——运用船舶操纵响应线性方程预报船舶运动规律。 相似文献
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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。 相似文献
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本文利用别尔舍茨所统计的船体操纵水动力的诺谟图进行了多元回归分析,给出了估算船体操纵水动力的简单、可靠而实用的方法。并且利用该回归公式预报了船舶在在无限水域中的操纵运动。计算结果良好,说明该方法很实用,适用于工程设计。 相似文献
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船舶操纵运动数学模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本文共分3个部份:第一部份阐述了船舶操纵运动数学模型的建立,选择了解析式水动力模型结构;第二部分依据实船试验结果,对船舶运动数学模型进行相似性率定,通过数值模拟和相似性分析,数学模型取得了与实船试验非常接近的结果;第三部分对建立的数学模型作了综合评价,认为达到了工程实用要求。 相似文献
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为使船舶行进水动力与预设动力数值曲线较好贴合,针对模糊控制理论在船舶操纵中的应用情况展开研究。按照模糊滤波监测器的运行原理,建立完整的船舶航向控制表达式,再根据浆力操纵量指标、舵力操纵量指标的数值计算结果,构建标准的船舶操纵运动模型,完成对模糊控制理论在船舶操纵中应用情况的研究。实验结果表明,模糊控制理论能够促使船舶行进水动力数值与预设动力数值曲线更好贴合,与变论域模糊控制技术相比,更符合稳定操纵船舶的实际应用需求。 相似文献
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This study targets to develop a computational procedure to predict the structural response of a ship voyaging through irregular seaways taking into account the relevant uncertainties from probability perspective. To achieve the goal, ship structural response under random wave excitation was assumed to be linear one and represented by linear Volterra series, which is expanded by linear combination of Laguerre polynomials. Then the unknown Laguerre coefficients were treated as random variables, the probability of which was sought by solving Bayesian linear regression model using prepared data sets. For the validation of the proposed methodology, a single DOF linear oscillator model with artificial damping uncertainties was introduced and time series of the system response was predicted probabilistically. For more practical and realistic application, 400,000 DWT VLOC model ship experimental data was analyzed and vertical bending moment time series were probabilistically predicted using the proposed method. On top of probabilistic time series prediction of model ship, the fatigue damage was also estimated based on the stochastic time series obtained using predicted probabilistic time series data. 相似文献
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传统船舶图像分割方法存在分割误差大,抗噪声干扰能力差、分割效率低等缺陷,为了解决传统船舶图像分割方法存在的不足,设计了基于模糊聚类算法的船舶图像分割方法。首先对当前船舶图像分割研究进展进行分析,指出不同传统船舶图像分割方法存在的局限性,然后对船舶图像进行去噪处理,提高船舶图像质量,改善抗噪声干扰能力,最后引入模糊聚类算法进行船舶图像分割,并采用多幅标准船舶图像与传统船舶图像分割方法进行对比测试。测试结果表明,本文方法可以对船舶图像进行高精度的准确分割,能够保留船舶图像边缘的重要信息,船舶图像分割速度可以满足实际应用的要求,获得了比传统船舶图像分割方法更优的结果,具有更加广泛的应用范围。 相似文献
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