基于神经网络算法的船体结构腐蚀分析及预测

• 作者: 于淳
• 来源期刊: 船海工程
• 学科: 交通运输
• 关键词: 测厚 神经网络算法 预测
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 船舶工程
• 页码范围: 54-57
• 页数: 4页
• 分类号: U661.5
• 字数: 2830字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.1671-7953.2017.02.012

摘要

针对船体测厚数据未能被有效利用的问题,提出一种基于神经网络算法的结构腐蚀分析、预测方法,为船舶的健康管理提供评估及决策支持.依据神经网络算法的基本原理和建模方法,研究测厚数据结构、神经网络输入参数的选择、腐蚀状况的分析及预测等关键问题的实现方案,并在此基础上开发船体可视化模型关联测厚结果的展示、分析功能,应用于实船测厚数据并形成有针对性的分析结论、决策建议.采用该方法对某船实际测厚数据进行分析,预测出该船型随船龄的增长腐蚀严重的区域,并在3D模型中展示.