转舵速度对船舶操纵性影响研究

采用MMG分离式水动力模型作为船舶操纵运动数学模型,编写MATLAB程序进行操纵性仿真预报,结合一艘双桨双舵船舶在设计航速下的定常回转运动进行了数值模拟,分析了船在不同转舵速度的回转运动轨迹和相应参数,进而得出转舵速度对船舶操纵性的影响规律。     

船舶操纵性神经计算

利用人工神经网络完成从船舶参数空间到船舶操纵性指标空间的映射。作为输入参量的船舶参数具有一定的自由度,比较符合船舶设计的循序渐进过程。本文采用３层９隐节点ＢＰ网络,９艘次实船资料的拟合结果的精度为０．６１３７（单项平均平方误差）。对船舶操纵性预报进行了初步研究。利用８艘散货船的训练结果,对另１艘同类船舶的回转试验的进距、横距和战术直径进行了预报。     

风条件下船舶的操纵性特点

在复杂的海洋气象条件下船舶的机动性问题是至关重要的。本文建立了一种简洁的船舶运动数学模型并编制了计算机软件，可用于风条件下的船舶操纵性问题，利用该数学模型可以确定船舶无法完成给定方向上回转（即操纵性丧失）的极限风速。     

船舶操纵性指数预报研究

为了对营运船舶的操纵性进行预报,基于SPSS软件的相关分析和统计功能,采用多项回归法对59艘船舶的K、T指数统计资料进行分析,得出具有一定精度的K′、T′指数估算公式.考虑船型数据之间非线性因素的影响,构造了四元二阶多项式回归模型.增加了渔船等中、小型船舶,使回归方程更具有普遍性.所构建的船舶操纵性指数回归模型较原有的回归模型将K′、T′的复相关系数精度分别提高了8.5%和7.2%,在保证原回归方程显著性的基础上兼顾了数据拟合的精度和回归多项式的简洁性.因此,该模型对操船者在航海实践中评估船舶的操纵性有一定的实用价值.