上海海事大学学报
上海海事大學學報
상해해사대학학보
JOURNAL OF SHANGHAI MARITIME UNIVERSITY
2014年
1期
10-13
,共4页
船舶动力学模型%船舶运动学方程%神经网络%系统辨识
船舶動力學模型%船舶運動學方程%神經網絡%繫統辨識
선박동역학모형%선박운동학방정%신경망락%계통변식
ship dynamic model%ship kinematic equation%neural network%system identification
为寻求一种简便的船舶运动模型辨识方法,根据船舶动力学与运动学基本方程的结构形式,建立一种基于Elman神经网络的辨识模型,给出网络结构的选取和确定方法.以载质量为5万t的散货船为例,利用国际海事组织要求的几个典型的船舶操纵试验数据对网络进行训练,计算权值矩阵,获得该船舶可用于船舶操纵性分析的神经网络模型.将网络计算结果代入船舶运动学方程进行船舶航迹仿真,并与试验航迹数据进行对比,验证网络模型的精确性.比较仿真验证结果和试验数据可知,该网络模型能基本反映被辨识船舶的动态特性,验证其有效性和准确性.
為尋求一種簡便的船舶運動模型辨識方法,根據船舶動力學與運動學基本方程的結構形式,建立一種基于Elman神經網絡的辨識模型,給齣網絡結構的選取和確定方法.以載質量為5萬t的散貨船為例,利用國際海事組織要求的幾箇典型的船舶操縱試驗數據對網絡進行訓練,計算權值矩陣,穫得該船舶可用于船舶操縱性分析的神經網絡模型.將網絡計算結果代入船舶運動學方程進行船舶航跡倣真,併與試驗航跡數據進行對比,驗證網絡模型的精確性.比較倣真驗證結果和試驗數據可知,該網絡模型能基本反映被辨識船舶的動態特性,驗證其有效性和準確性.
위심구일충간편적선박운동모형변식방법,근거선박동역학여운동학기본방정적결구형식,건립일충기우Elman신경망락적변식모형,급출망락결구적선취화학정방법.이재질량위5만t적산화선위례,이용국제해사조직요구적궤개전형적선박조종시험수거대망락진행훈련,계산권치구진,획득해선박가용우선박조종성분석적신경망락모형.장망락계산결과대입선박운동학방정진행선박항적방진,병여시험항적수거진행대비,험증망락모형적정학성.비교방진험증결과화시험수거가지,해망락모형능기본반영피변식선박적동태특성,험증기유효성화준학성.
