应用人工神经网络理论的船舶运动包络预报方法

本文首先介绍了人工神经网络理论的基本内容以及前馈网络反向传播的训练方法，然后应用单隐含层网络作出船舶运动包络的实时预报。文中就一船舶的海上实测运动数据进行了实例计算，结果表明，本文方法的预报结果明显好于其它模型的自适应预报结果。     

大型舰船姿态运动极短期预报的一种AR算法

本文提出并严格地证明了一种AR模型的预报算法，利用该算法可对大型舰船运动姿态进行预报，在物理仿真系统中取得满意的结果。     

船舶甲板上浪压力的模型试验

本文介绍一艘无舱盖集装箱船在恶劣海况中的反上浪压力试验结果，曾进行了顶浪、艏斜浪、横浪、艉斜浪和随浪等七个浪向的试验。试验结果表明：甲板上浪压力最大发生在顶浪，最大压力值近４倍的船吃水水柱高，甲板上浪次数最频繁的浪向是艏斜浪，为２６．５次／小时，横浪时上浪次数较少，而在艉斜浪和随浪状态则无甲板上浪。     

关于m-项及三维船舶在波浪中运动的一种数值计算方法(英文)

文章提出一种基于Rankine源分布的三维船舶运动数值计算方法。该方法可求解定常及非定常的船舶兴波势流场。自由表面条件利用迭模解进行线性化,而物面条件中包含了m-项。由于m-项是定常速度势的物面二阶导数,数值计算有一定困难。文中使用一种直接数值差分方法计算m-项。文中也提出一种满足远方辐射条件的数值差分方法。船舶的下沉和纵倾则通过迭代求解稳态兴波问题获得,从而确定船舶在有航速时的湿表面再进行耐波性计算。该方法的计算与现有模型试验进行了比较,结果令人满意。     

用神经风格技术辨识海上船舶的稳性参数

本文用神经网络技术对航行在海上的船舶的稳性参数进行识别。从随机横摇响应中计算随机减量。该议程类似于描述自由横摇运动的微分方程。自由横摇运动方程中的非线性特性与线性阻尼项归并成一个横摇角Φ和横摇角速度Φ的非线性函数Ｆ，然后利用带单隐含层的前馈网络来辨识这个总的函数。应用回归技术，函数Ｆ可用来识别扶正力矩参数。作为一个例子，将该技术应用于一个系列６０，ＣＢ＝０．６０船模试验。用神经网络技术预报的曲线与     

一种船模和实船试验中的船舶运动测量系统

开发了一套耐波性船模和实船试验中测量船舶运动的系统，该系统由加速度传感器、角速率陀螺和数据分析、处理软件组成。在数据处理过程中，采用一种非线性迭代算法。对该测量系统进行了水池模型试验和实船试验的验证，也利用三自由度运动平台进行了比测，比较结果令人满意。本装置是一种可靠性好、成本较低的船模和实船在波浪中运动测量系统。     

声纳浮标系统动力学二维时域分析

介绍在风、浪、流中,由表面浮标,缆和中间物体（声纳等）组成的声纳浮标系统动力学特性的二维时域分析方法。建立了系统各组成部分的动力学数学模型,计及非线性水动力和缆的非线性系统,并给出了计算实例。