大型船舶浅水操纵特性

大型船舶在浅水中操纵水动力和附加质量急剧增大是引起回转能力下降的主因,该文就75 000吨级散货船为实例,预报其在各种水深吃水比H/d下操纵性能.文中介绍了操纵运动方程,船体、桨、舵水动力的计算表达,计算船的要素,计算工况及项目.计算结果表明,随H/d减小,相应工况下的无因次战术直径、纵距及初转期都增大,而超越角有所减小,因此该船舶随H/d减小,其回转能力下降,而纠向和保持航向能力有所改善.     

船舶在波浪中操纵运动仿真

本文研究了双浆双舵船在规则波中的回转运动，首先进行了约束模型试验，得到了操纵运动数学模型中的水动力系数，然后，进行了静水操纵运动数值仿真，并与自航模型试验结果进行了比较。最后，预报船舶在规则波中的回转运动，对一些影响回转运动的因素进行了讨论。     

基于人工神经网络的船舶操纵性能预报方法

本文以单桨肥大型船回转性能为例,探讨应用改进的ＢＰ神经网络建立船舶操纵性预报数学模型的方法。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,该数学模型的预报精度在工程上可以接受。     

船舶在波浪中操纵运动的模型试验研究

介绍了船舶在波浪中的操纵运动船模试验的模型、方法、内容和结果,并对试验结果进行比较,据此初步分析了波浪对船舶操纵性能的影响。     

拖船协助大型船舶操纵

随着船舶大型化的发展，对港口和航道的要求不断提高。然而，在现有港口中，几乎所有的港口均为疏浚而成，虽能满足大型船舶进出港的要求，但在航速限制较低的情况下，必然影响大型船舶的操纵性。因此，火型船舶在进出港时必须依赖拖船进行操作。在航海实践中，拖船协助操纵主要有在船尾倒拖和在船首顶推两种。     

舵型变化对船舶操纵性能的影响

介绍采用常规舵及整流尾组合舵两种方案的操纵性试验结果 ,探讨不同舵型对操纵性能带来的影响 ,最后归纳舵型变化对改善操纵性能的作用。     

船舶在波浪中的操纵运动预报

本文应用水平的随船坐标系,建立了船舶在波浪中的六自由度操纵运动方程。为了检验数学模型的正确性,进行了船舶在波浪中的操纵运动模型试验。应用上述数学模型,初步分析了波浪对船舶操纵性能的影响,以及船舶操纵对波浪中船舶运动性能的影响。     

关于船舶在波浪中操纵运动计算方法的一个评注

本文回顾了船舶在波浪中操纵运动计算方法的发展厣历史,详细介绍了两种典型的研究方法。     

船舶操纵性能测试系统研究与开发

介绍了一种船舶操纵性测试系统的组成、原理和软件实现。操纵性测试仪利用DGPS数据,通过软件实现《GB/T 3471-2011海船系泊及航行实验通则》中规定的动态测试项目。通过实船测试验证了该船舶操纵性测试系统的稳定性、可靠性,其测试数据对船舶设计人员和操纵人员具有一定参考价值。     

粘性对船舶操纵运动水动力影响的探讨

船舶操纵运动水动力学理论计算研究，一直受到广泛重视，但现有的方法都示达到的实用阶段，本文提出了考虑边界层排挤厚度影响的等价船体法和计及分离涡影响的粘性损失法，旨在分析结果对船舶操纵运动水动力的影响，对充实和完善船舶操纵运动水动力的理论计算方法作了一些探讨。     

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。