采用RBF神经网络的舰船尾部型线结构优化

• 作者: 吴杰
• 来源期刊: 舰船科学技术
• 关键词: RBF神经网络 舰船 尾部型线 结构优化
• 年，卷（期）: 2020,（14）
• 所属期刊栏目: 基础科技
• 页码范围: 7-9
• 页数: 3页
• 分类号: U665.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.3404/j.issn.1672-7649.2020.7A.003

摘要

在舰船的设计开发过程中,船型的选择非常重要.舰船的尾部型线结构是船型设计中比较容易忽视的问题,为了使舰船尾部型线结构达到最优,可以利用先进的RBF神经网络对尾部型线结构进行优化.基于此点,本文从RBF神经网络的原理、结构及优点分析入手,提出船型优化框架的构建思路,以RBF神经网络替代传统的CFD,并对RBF神经网络模型的建立及预报精度进行研究.结果表明,RBF神经网络模型的预报精度能够满足应用需要,它的优化时间要远远少于CFD.