简介：基于现有五体船船型运用Maxsurf建立了六种船首模型,考虑到结构强度是船舶实其他性能的前提,针对船体的结构强度进行了分析,引入有限元方法,对构建的五体船六种船首模型建立了导入方法,实现3D立体化展示.研究结果表明:设计的115°的船首倾角对整船结构强度最有利,而船首内倾130°时船体结构变形最大,最大应力也远大于其他船型,并且发现在船首直立与内倾130°之间存在一个对船体结构强度最有利的船首倾角.研究结果验证了模型的合理性及可行性.
简介：设计了一种基于遗传算法优化径向基神经网络的船舶智能自动龙.针对船舶航向控制过程中的非线性和不确定性,将RBF网络直接逼近船#模型内部不确定项和外界扰动,借助李雅普诺夫理论推演控制系统渐进稳定.利用遗传算法对径向基神经网络进行优化提高逼近性能.对比仿真结果显示,同等条件下,上述控制器较一般自适应控制和模糊PID控制系统稳定时间普遍快40%,平均超调量缩小100%,控制输入舵角进一步平滑稳定,且船舶航向对船舶内外部干扰不敏感.
简介：提出了声矢量信号互双谱估计算法.利用该算法和其它的二阶、高阶谱估计算法,提取了实测数据的声压和声矢量信号组合特征,并用不同组合特征构造了径向基函数神经网络的输入向量集,对矢量水听器实测的舰船目标进行了分类识别.结果表明,声矢量信号组合特征比声压信号组合特征具有更强的类别可分性,提高了水声目标的识别率。
关于船首不同倾斜角度对船体结构的影响
基于遗传优化径向基神经网络的船舶航向控制
基于互双谱与径向基函数神经网络的舰船目标分类(英文)
