船舶操纵性是船舶的性能之一,和船舶的航行安全性密切相关,但是由于操纵性问题本身的复杂性和船东从营运效率考虑,对操纵性的关心远不如对快速性等性能的关心,因而操纵性没有得到应有的重视。近十多年来,国内外造船界对船舶操纵性越来越重视,国际上船舶操纵性研究突飞猛进,取得了惊人的进展。有两大因素促成了这种巨变:一是国际海事组织(Intemational Maritime Organization,IMO)在船舶操纵性评估和制定船舶操纵性标准方面的工作引起了人们对船舶操纵性的重视;二是船舶水动力学学科及其相关数值和实验技术的进步使研究船舶操纵性这种复杂的问题成为了可能。本文研究的内容是船舶操纵性预报及评价。根据船舶操纵性预报的项目,简单介绍操纵性预报方法,着重讨论了本文所提出的神经网络原理及其改进措施,为BP网络在程序上的实现建立了理论支持。建立船舶运动数学模型,利用仿真预报船舶操纵性,再采用BP网络进行操纵性预报,从二者的对比中得出神经网络预报的优越性。本文也对船舶操纵性能进行了综合评价。首先在船舶固有操纵性基础上,建立了操纵性的指标体系,在深入研究德尔菲法、层次分析法、灰色关联度法以及模糊综合分析法的基础之上,提出DHGF集成法,阐述了该法的构造原理和计算步骤,最后将DHGF理论应用于船舶操纵性评价的实践中,得出船舶操纵性评价的结果与实际情况相同,提出DHGF集成法不仅在理论上具有优越性、科学性,在应用中也具有可靠性和可操作性,为操纵性评价提供了有效的方法,对船舶操纵性评价起到重要的参考和指导性作用。