基于人工神经网络的船型设计与阻力预报

• 作者: 于雁云 李楷 林焰 纪卓尚
• 来源期刊: 武汉理工大学学报（交通科学与工程版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 人工神经网络 船型设计 阻力预报 径向基函数
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 页码范围: 29-32,37
• 分类号: U661.31
• 字数: 2852字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.1006-2823.2011.01.007

摘要

船舶阻力与船体形状之间的关系是复杂的非线性关系,在实际设计中预报船舶阻力的方法一般主要有经验公式法和CFD方法.从打破传统方法的局限性和避免CFD计算的高成本出发,考虑人工神经网络理论对处理非线性复杂问题具有良好的适应性,采用RBF神经网络,试图为不同设计阶段的需要提出新的船型设计方法,并建立了相应的船型-阻力性能预测模型.通过实际数据验证了此方法的可行性和实用性.