基于数据挖掘的船舶虚拟驾驶效果评价

船舶虚拟驾驶是训练船舶驾驶效果的主要途径,为准确了解船舶虚拟驾驶效果,研究基于数据挖掘的船舶虚拟驾驶效果评价方法。依照系统性、层次性等原则,构建初始船舶虚拟驾驶效果评价指标体系;采用数据挖掘技术中的聚类算法筛选初始指标体系内的指标,清除重复指标,得到最终使用的船舶虚拟驾驶效果评价指标体系;采集指标体系中评价指标的相关数据,同时对所采集数据实施归一化与标准化等预处理。采用数据挖掘技术中的神经网络,构建基于径向基神经网络的船舶虚拟驾驶效果评价模型,将评价指标数据作为模型输入,得到船舶虚拟驾驶效果评价结果。实验结果显示该方法所构建的评价指标体系具有较高科学性,能够准确评价船舶虚拟驾驶效果。     

基于粒子计算的船舱三维数据特征提取系统设计

传统的船舱建模是一种正向开发过程,从零部件设计到加工和装配需要很长的周期,成本相对较高。随着计算机视觉技术、计算机处理技术的不断发展,基于逆向工程的船舱三维建模技术获得迅速发展,逆向工程的特点是根据现有实体结构进行逆向建模,能够显著提高工业产品的开发周期。在船舶工业领域,逆向工程的应用获得了重点关注,船舱三维建模逆向工程的重点和难点是计算机扫描获得的点云粒子数据处理与特征提取。本文将研究重点放在船舱三维数据特征提取系统的开发和提取原理方面,介绍一种基于粒子计算LOF的船舱三维数据特征提取技术,并基于OPENGL开发了特征提取系统。     

船舶转弯过程中的形态结构仿真研究

船舶转弯过程中的形态结构是船舶运动控制研究的重要课题之一,由于船舶转弯过程中会受到波浪的影响,所以在对船体形态结构仿真时,要充分考虑不同海况下,波浪对船舶转弯的影响程度,以确保仿真结果的准确性。船舶转弯过程中航向角会发生一定程度的改变,为此,围绕航线角的变化展开对船舶转弯过程中船体形态结构的仿真研究,为船舶总体设计提供参考依据。