基于谱估计方法的船舶纵向运动建模预报研究

根据船舶在随机海浪作用下运动姿态的潜周期性,基于谱估计方法对海浪扰动下的船舶纵摇运动进行建模预报研究。首先分析了船舶纵向运动的随机性和潜周期性。介绍了基于谱估计的建模原理,提出了平滑周期图算法。最后对船舶纵向运动预报进行仿真研究。根据仿真结果及误差分析可知摹于谱估计方法的船舶纵摇运动建模预报是可行的。     

船舶航向保持运动的间接自回归历遍模型建模

本文针对船舶航向保持过程提出了一种间接的建模方法来描述船舶舵角与艏摇角之间的关系.建模数据来源于东京海洋大学实验船舶"夕路丸"的真实航行数据.首先,以船舶舵角为输入船舶艏摇角速度为输出,建立一个过渡自回归历遍(ARX)模型;然后根据艏摇角速度和艏摇角间的差分关系,得到最终的ARX模型.再多组测试数据下,与机动建模组(M...     

混合建模法在船舶横摇运动建模中的应用研究

为了反映出船舶横摇运动机理模型没能体现出的船舶横摇运动的非线性特征和机理模型所作的简化处理所遗漏的各种动态、静态信息,文章以复合神经网络作为补偿模型,建立了船舶横摇运动混合模型.仿真结果表明,复合神经网络混合模型输出在120秒后非常接近期望输出,比一般神经网络混合法更接近期望输出,从而证明复合神经网络混合建模法可以得到精确的、强泛化力的船舶横摇运动模型.复合神经网络混合建模法不仅适用于船舶运动建模,也适用于其他复杂系统、不确定系统的建模.     

波浪中船舶运动的仿真及预报研究

为了更好地进行船舶在高海情下运动状态的研究,以大型船舶为对象采用教学模型和计算机仿真的方法,根据船舶在波浪中的频域六自由度运动方程,研究了船舶在海浪中各种航速、航向、海情下横摇的运动规律,并对结果进行了分析和仿真对比,指出了船舶运动预报方法中存在的问题.通过仿真实例,可以更好的对船舶在海浪中的运动状态进行调整,能够有效的保证船舶安全运行.     

基于自校正回归神经元网络的预报建模

讨论了回归神经元网络（ＲＮＮ）的网络结构和基本实现方法，提出了主元分析（ＰＣＡ）和具有自校正功能的回归神经元网络相结合的非线性时变系统预报建模方法，并用于减压塔塔顶温度的预报．结果表明，该方法具有良好的预报性能．     

电力系统负荷的分解建模及预报方法

本文依据电力系统负荷变化的非平稳性,提出分解建模及预报方法,推导出建模及预报公式,并成功地应用于黑龙江省电力系统的负荷预报.     

基于NAR神经网络的船舶运动姿态短期预测

船舶在海上作业的过程中,不可避免地会受到风浪的扰动影响,风浪扰动可以分解到船舶运动的六个自由度上,而船舶的六自由度运动是一个复杂的非线性过程.借助预测算法可以对船舶短时间后的运动状态进行预测,从而更好辅助在船舶上的工作活动.为了提升船舶运动姿态的预测精度,建立了非线性自回归(NAR)神经网络模型,并利用NAR模型对船舶...     

单点系泊船舶运动的仿真研究

应用计算机仿真方法，研究了潮流作用下系泊系统的运动响应。建立了三自由度运动微分方程。然后在仿真工具箱SIMULINK中建立了时域仿真模型。对系泊船只的运动进行了计算机仿真。给出了其运动响应的时间历程，讨论了系统刚性对系泊运动的影响，利用Liapunov理论分析了静止系泊位置的稳定性，指出了定性分析方法对于系泊系统设计的意义。     

航行船舶的运动估计在海浪预报中的应用研究

研究航行中的船舶运动估计及时性不高的问题.由于在海上航行的船舶受海浪运动的随机性和多向性影响,船舶的运动估计信号较复杂且难于提取.传统的方法是从船舶的运动交叉谱中逐一计算提取运动估计信号,存在计算量过大不能及时预报海浪的问题.为解决上述问题,提出了最大似然估计法完成海浪及时预报.根据船舶运动是窄带平稳随机过程的特点,采集船舶的实时横摇、纵摇、垂摇运动时间序列,并将船舶的运动交叉谱作为约束条件,采用最大似然估计法提取出隐含的运动估计信号,避免传统方法对交叉谱的逐一大量计算,然后利用船舶运动估计结果完成海浪的预报.实验表明,提出的方法能够快速获取航行船舶的运动估计信号,可及时完成海浪的预报.     

地下水位建模与预报的一种GMDH方法

本文利用GMDH方法对地下水的建模和预报进行了探讨,其初步结果是令人满意的。与其他建模方法相比,它简单,易行。     

风浪中船舶横摇仿真与预报研究

对船舶横摇运动进行仿真与预报研究可大大提高船舶航行安全性,更好地保障船舶各项作业的顺利进行.从频谱分析的角度对海上随机风浪进行仿真,并根据刚体平衡原理建立船舶运动方程,由此仿真船舶的横摇运动.在此基础上,针对舰船运动姿态非线性、非平稳的时域特点,运用改进AR模型的多层递阶方法和自回归方法对船舶横摇运动进行预报,结合预报误差指标进行两种预报方法的比较.预报结果表明,多层递阶方法在一定程度上提高了船舶运动姿态的预报精度和预报时间长度,可较好实现非线性预报.     

船舶在波浪中运动的计算机仿真

该文叙述了将虚拟现实技术运用到船舶运动中的可行性和方法,介绍了在虚拟现实环境中整个船体的建模方法与步骤。然后根据船舶在规则波中的频域六自由度运动方程,理论计算船舶在规则波中的六自由度运动响应。在数值模拟的计算机编程中,使用了Visual C 编程语言并结合Ooen GL(Open Graphics Library)图形接口技术,开发了一套船舶运动仿真的软件系统。     

基于增量的预测预报方法

本文介绍了预测预报方法的重要作用和基本原理，比较详细地讲述了直接预报方法，重点分析了基于增量预报方法的环境、实现，以及两种方法的对比。     

基于背景差分的船舶运动检测

针对在内河航道航行的船舶,由于船舶的航行速度和船舶自身运动带来周围水波纹扰动等相关因素,使得像混合高斯模型等一般的物体运动检测算法不能很好的工作,由此提出了一种有效的背景建模策略,并通过最大类间方差法来消除水波纹等噪声的干扰.实验结果显示,该方法可以实时工作,并取得较好的效果.     

船舶运动数学模型编辑及测试开发平台

船舶运动数学模型是航海模拟器的核心技术,高精度的船舶运动数学模型是体现航海模拟器行为真实感的基础。为此介绍了航海模拟器中船舶运动数学模型的建模过程。在建立船舶运动数学模型的解算模块后,通过离线编辑船模数据库,建立船舶不同主尺度的模型数据库,经过在开发平台上反复离线测试所编辑船模数据库,直到满足航海模拟器培训或工程研究的精度要求为止,最后将离线编辑好的船模数据文件加载到航海模拟系统中,进行实时在线测试,直到测试结果满意为止。     

基于增量的预测预报方法

本文介绍了预测预报方法的重要作用和基本原理,比较详细地讲述了直接预报方法,重点分析了基于增量预报方法的环境、实现,以及两种方法的对比。     

基于运动捕捉数据的虚拟人建模及运动仿真

虚拟人运动具有深远的理论价值及广阔的应用前景.但是因为运动形式多样导致动特性复杂,计算难度大,现有的虚拟人运动仿真系统很难同时保证仿真的实时性和真实性.根据快速发展的运动捕捉技术,为解决上述问题,采用一个虚拟人运动仿真系统.首先建立既计算简单又显示逼真的虚拟人模型,可根据运动捕捉数据对虚拟人模型进行仿真.实验结果表明,方法可以在保证时间复杂度的基础上逼真地运用运动捕捉数据驱动虚拟的运动.经实验证明,虚拟人运动仿真方法,可以应用于智能人机交互领域中.     

基于RBF-AR的船舶变形极短期预报

统一空间基准是海上作战平台实现精准探测打击的重要保证,而船体角变形的存在将严重影响空间基准的建立。针对这一问题,提出一种基于状态相依自回归（state-dependent auto-regressive, SD-AR）与径向基（radial basis function, RBF）神经网络的极短期变形预报方法,实现船体角形变的实时预报,为后续角变形的补偿提供依据。不同于传统的时间序列预报方法,该模型用一组RBF网络来逼近SD-AR模型中的函数系数,并采用一种结构化的非线性参数优化方法（structured nonlinear parameter optimization method, SNPOM）辨识该模型。基于该RBF-AR预报模型,给出了船舶变形预报算法设计并进行了仿真实验。实验结果表明,该方法在船体变形预测精度上优于传统时间序列预测方法,具有较好的应用前景。     

基于NURBS自由变形的腿部运动建模方法

如何建立人体各部分的数字模型是生物医学和计算机工程界较为关心的研究课题。利用基于ＮＵＲＢＳ的自由变形方法模拟膝关节变曲和股肉变形,并在二阶Ｂ样条基函数的基础上,依据关节的解剖结构,推导出了符合膝关节运动特点和肌肉特性的计算公式。     

船舶运动模拟台解耦控制的研究

船舶运动模拟台是进行船舶运动仿真必要的大型设备。空间运动机构的表式具有结构简单，节省经费，可靠性高等优点。但控制系统存在严重的耦合现象。本文以一实用船舶运动模拟台为对象进行解耦控制的,要用线性化模型设计解耦控制器，对原始模型进行控制，仿真结果表明解耦效果符合要求。