【摘 要】
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本文首先对玻璃钢渔船信息数据库中的实船资料进行统计分析,建立回归方程,整理概括出一系列适用于玻璃钢渔船船型要素的统计公式,实现了在一定误差范围内的船型要素估算。然
【机 构】
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中国水产科学研究院渔业机械仪器研究所;
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本文首先对玻璃钢渔船信息数据库中的实船资料进行统计分析,建立回归方程,整理概括出一系列适用于玻璃钢渔船船型要素的统计公式,实现了在一定误差范围内的船型要素估算。然后利用神经网络的非线性拟合能力,建立了基于广义回归神经网络的船型要素-船体阻力数学模型,提高了模型的拟合精度。从影响船舶阻力的船型参数中选择三个独立参数(方形系数Cb,长度排水量系数L/?1/3,型宽吃水比B/T)作为输入变量,傅汝德阻力系数○C作为输出变量,运用MATLAB神经网络工具箱中的RBF神经网络函数和GRNN神经网络函数建立数学模型,通过误差分析确定建立基于GRNN神经网络的预测模型。高精度模型的建立为设计初期船舶主尺度的选择和阻力的估算提供了一个快速有效的方法。
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