[基础科学]拖网渔船论文：基于神经网络的拖网渔船耐波性研究.docVIP

拖网渔船论文：基于神经网络的拖网渔船耐波性研究 【中文摘要】随着近海渔业资源的衰退,国际对渔业资源管制日趋严格,远洋渔业成为当今渔业发展的必然趋势。目前,远洋大型变水层拖网渔船是渔船中的主力军,设计和建造有着优良的性能和经济效益的短肥型拖网渔船成为当前渔船船型研究的热点。在拖网渔船的方案设计阶段,首先要对设计船舶的主尺度和船型进行分析论证,以得到对总体性能有利的最佳主尺度。考虑到拖网渔船在大洋上航行时的气候及作业的特点,研究耐波性的重要性已经毋庸置疑。但是现代渔船技术发展很快,拖网渔船的船型变化也很大,要快速准确的预报多个尺度范围内的拖网渔船的耐波性能,仅按照原有统计资料数据进行估算,所得出主尺度和耐波性能的关系,是不可信的。本文根据对国外优秀线型的分析,结合国内船型研究成果,以一艘母型拖网渔船为初始型线进行设计,并使用船型变换程序生成了尺度范围内的具有相同船型特点的船型库；通过详细的基于势流理论三维时域面源法的耐波性计算,建立了与船型库对应的性能库。面对如此大量的数据,为了更有效率并准确地预测尺度范围内任意的拖网渔船的耐波性能,基于神经网络的原理和算法,使用船型库作为输入样本,性能库作为输出样本,对耐波性BP网络模型进行了结构设计,确定网络的类型、结构、训练... 【英文摘要】With the decline of coastal fishery resources, the international community increasingly stringent control of fisheries resources, and offshore fishing becomes the inevitable trend of development. Currently, the large ocean-going trawler in variable water level is a main kind of fishing vessels, designing and constructing short-fat-based trawlers which has excellent performance and economic benefits become a hot research spot. In the conceptual design stage of trawlers, we must first analysis and demonstrate... 【关键词】拖网渔船 耐波性 神经网络 【英文关键词】trawler seakeeping performance neural network 【目录】基于神经网络的拖网渔船耐波性研究 摘要 4-5 Abstract 5-6 第1章 绪论 10-20 1.1 研究的背景与目的 10-11 1.2 拖网渔船的发展概况 11-15 1.2.1 拖网渔船的发展历史 11-12 1.2.2 拖网和拖网渔船的特点 12-15 1.3 渔船耐波性的研究概况 15-18 1.3.1 船模试验 15-17 1.3.2 实船在海上的实测 17 1.3.3 理论计算方法 17-18 1.4 人工神经网络在耐波性研究中的应用 18-19 1.5 本文主要工作 19-20 第2章 拖网渔船船型设计及耐波性计算 20-36 2.1 拖网渔船的尺度分析 20-24 2.1.1 船长 20-21 2.1.2 型宽 21-22 2.1.3 型深 22 2.1.4 吃水与干舷 22-23 2.1.5 船型系数 23 2.1.6 尺度特点 23-24 2.2 拖网渔船的船型特点 24-29 2.2.1 横剖面面积曲线 24-25 2.2.2 设计水线 25-26 2.2.3 艏部型线 26-27 2.2.4 艉部型线 27-28 2.2.5 母型船的尺度及船型确定 28-29 2.3 船型变换及船型库的生成 29-33 2.3.1 船型变换程序简介 29-30 2.3.2 船型库的生成 30-33 2.4 耐波性计算及性能库的生成 33-36 2.4.1 耐波性计算软件Wasim简介 33 2.4.2 性能库的生成 33-36 第3章 拖网渔船耐波性BP神经网络模型 36-60 3.1 神经网络理论发展概况 36-38 3.2 BP神经网络的原理与算法 38-42 3.2.1 BP神经网络模型 38 3.2.2 BP神经网络的原理 38-39 3.2.3 BP神经网络的算法 39-42 3.3 船舶耐波性BP神经网络的结构设计 42-52 3.3.1 训练样本集的准备 43-44 3.3.2 训练函数、性能函数的确定 44-48 3.3.3 传递函数的确定 48-50 3.3