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采用滚动时间窗的方法实现支持向量机的在线辨识。以船舶操纵运动响应模型为研究对象,并由10°/10°和15°/15°仿真Z形试验数据构造支持向量机参数辨识所需的训练样本对,应用支持向量机进行船舶操纵运动在线辨识建模,回归操纵运动响应模型中的操纵性指数,并利用建立的响应模型进行Z形试验的数值模拟。将Z形试验数值模拟结果同仿真Z形试验数据进行比较,结果表明,在线式支持向量回归机是一种进行船舶操纵运动在线辨识建模的有效方法。 相似文献
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小波去噪在船舶操纵运动建模中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
通过向20°/20°Z形试验仿真数据中添加随机噪声,得到含噪声的试验数据;随后,应用最小二乘支持向量回归机(Least Square-Support Vector Regression,LS-SVR)对经过小波去噪的试验数据和含噪声的试验数据进行分析,辨识了船舶操纵运动二阶线性响应模型中的操纵性指数。将由去噪试验数据和含噪试验数据得到的20°/20°Z形试验预报结果同20°/20°Z形试验仿真数据进行对比,验证了小波去噪在对含噪声的Z形试验数据进行去噪处理的有效性。 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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基于自航模试验的系统辨识方法是一种有效的船舶操纵运动建模方法.通过对舵角和转艏角速度试验数据的分析,用岭回归方法确定了船舶操纵运动数学模型中的模型参数,进行了操纵运动预报仿真并同自航模试验数据对比,数值仿真结果验证了方法的有效性. 相似文献
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基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)和积分型辨识样本结构开展了船舶操纵运动的在线建模.以整体型Abkow-itz模型为辨识对象,大阪号油轮作为具体研究对象.在操纵运动仿真时,采用40个粘性类水动力导数的Abkowitz模型,但是在参数辨识时,采用了仅具有20个粘性类水动力导数的简化模型.为了对建模方法的有效性进行检验,将辨识得到的水动力导数与其原始值进行了比较,同时也针对辨识模型和原始模型的操纵运动仿真进行了比较.辨识结果表明,使用简化模型进行船舶操纵运动的在线建模是合适的,具有较好的预报效果和较高的精度. 相似文献
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介绍船舶操纵运动仿真的发展概况、现有成果及人工神经网络的基本理论,探讨将神经网络应用于船舶操纵运动仿真领域,构造一种网络结构和训练方法完成船舶操纵指令与船舶运动态势参数映射的可行性,并构建基于典型BP神经网络模型的操纵运动仿真系统。 相似文献
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使用3DS Max建立船舶三维模型,将其数据文件导入到Unity。为了使模型能够模拟船舶操纵运动,需要添加刚体组件,使之受到力和力矩的作用,因此,需要将船舶操纵运动数学模型进行处理以便于调用刚体组件的成员函数AddRelativeForce和AddRelativeTorque。无需编写实际代码,通过添加碰撞体组件并设置物理材质,就能模拟船舶与其它物体之间的碰撞,避免出现船舶穿过其它物体以及冲上码头或者岸滩的现象。使用Unity自带的资源包,就能方便的生成地形、天空和水面等仿真环境。运用本文的方法,编制了船舶操纵运动仿真程序,进行了船舶操纵性仿真试验,得到了试验数据,为船舶操纵的教学训练和科学研究提供了有效手段。 相似文献
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基于虚拟现实的船舶操纵系统 总被引:1,自引:0,他引:1
在介绍船舶操纵训练系统视景的体系结构基础上,提出系统的整体设计,三维场景的建模的实现方法,以及三维场景的显示,最后重点介绍多分辨率模型的策略选择和多分辨率模型的平滑过渡解决方法。 相似文献
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利用MMG操纵运动数学模型计算船舶的操纵运动,应用OpenGL和3Dmax技术,开发了船舶操纵运动的三维可视化仿真系统,通过输入船舶主尺度,实现了具有真实感的、随时间变化的船舶操纵运动实时动态仿真,取得了良好的效果。 相似文献
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船舶操纵性能及其代理模型构建 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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风,流作用下船舶操纵运动的模糊控制方法 总被引:1,自引:0,他引:1
以“Mariner”船型为例,预报了船舶在定常风及海流作用下的运动性能,并将模糊控制理论应用于船舶操纵运动控制,建立了合理的模糊控制规则,模糊控制参数为船舶盘算向及及船舶横向位置。 相似文献