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基于人工神经网络的船型设计与阻力预报
引用本文:李楷,林焰,纪卓尚,于雁云.基于人工神经网络的船型设计与阻力预报[J].武汉理工大学学报(交通科学与工程版),2011,35(1).
作者姓名:李楷  林焰  纪卓尚  于雁云
作者单位:大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室,大连,116024;大连理工大学船舶CAD工程中心,大连,116024
基金项目:大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室开放基金资助(批准号:S08201)
摘    要:船舶阻力与船体形状之间的关系是复杂的非线性关系,在实际设计中预报船舶阻力的方法一般主要有经验公式法和CFD方法.从打破传统方法的局限性和避免CFD计算的高成本出发,考虑人工神经网络理论对处理非线性复杂问题具有良好的适应性,采用RBF神经网络,试图为不同设计阶段的需要提出新的船型设计方法,并建立了相应的船型-阻力性能预测模型.通过实际数据验证了此方法的可行性和实用性.

关 键 词:人工神经网络  船型设计  阻力预报  径向基函数  

A Study on Hull Form Design and Resistance Prediction Based on Artificial Neutral Network
Li Kai,Lin Yan,Ji Zhuoshang,Yu Yanyun.A Study on Hull Form Design and Resistance Prediction Based on Artificial Neutral Network[J].journal of wuhan university of technology(transportation science&engineering),2011,35(1).
Authors:Li Kai  Lin Yan  Ji Zhuoshang  Yu Yanyun
Institution:Li Kai1,2) Lin Yan1,2) Ji Zhuoshang1,2) Yu Yanyun1,2)(State Key Laboratory of Structural Analysis for Industrial Equipment,Dalian University of Technology,Liaoning 116024,China)1)(Ship CAD Engineering Center,China)2)
Abstract:The relationship between resistance and hull shape is highly complicated nonlinear.In real design,empirical formula method and CFD method are mainly deployed to predict the ship resistance.Due to the ability of artificial neutral network(ANN) theory for solving highly nonlinear problems,with the adoption of RBF network,the paper developed a new method for hull shape design exceeding the limitations of conventional methods and avoiding the high cost of CFD method,and built the model for resistance forecastin...
Keywords:artificial neutral network  hull form design  resistance prediction  radial based function  
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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