【摘 要】
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在解决闭环消磁绕组电流优化计算问题时,会面临将外部磁场推算误差带入电流反演计算或完备的基函数难以确定等问题。为了降低这些因素对舰船最终补偿效果的影响,从智能优化的
【基金项目】
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国家海洋专项基金资助项目（420050101）
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在解决闭环消磁绕组电流优化计算问题时,会面临将外部磁场推算误差带入电流反演计算或完备的基函数难以确定等问题。为了降低这些因素对舰船最终补偿效果的影响,从智能优化的角度出发,在讨论散布常数对模型预测误差的影响后,确定了适宜的散布常数,建立了内部磁场与补偿电流之间的径向基函数神经网络预报模型。该方法通过样本对网络进行训练,无须推算内外磁场,就能直接得到使绕组磁场与目标磁场拟合误差最小的补偿电流向量。对比其他数值建模方法,其换算精度有所提高,且选择不同的同维向量作为基函数对补偿结果影响较小。船模实验验证了该方法
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