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基于三维移动脉动(3DTP)源格林函数,针对安装稳定鳍的小水线面双体船(SWATH),计入两片体之间的水动力干扰、黏性和稳定鳍的影响,建立了SWATH耐波性频域计算方法.通过与SWATH试验模型(SWATH-M)的试验结果对比,验证了计算方法的可靠性,进而研究了航速对SWATH-M耐波性的影响,并分析了黏性和稳定鳍对SWATH-M整船所受水动力的贡献.结果表明,基于3DTP的船体运动计算结果与试验结果吻合良好.船体的运动响应算子随波长变化呈现出双极值.随着航速提高,短波共振区附近的运动响应算子极值增大,而长波共振区附近的运动响应算子极值降低.黏性和稳定鳍对阻尼系数的影响主要体现在垂荡-垂荡阻尼系数和纵摇-纵摇阻尼系数上,对波浪干扰力的影响主要体现在垂荡力虚部和纵摇力矩实部. 相似文献
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采用长短期记忆(LSTM)神经网络模型对船舶在不同海况下的运动姿态进行预报．针对LSTM模型难以优化的特点,提出了一种耦合特征LSTM神经网络模型．首先对船舶运动时间序列数据进行了归一化处理;然后基于深度学习框架TensorFlow搭建了具有输入层、隐藏层和输出层的LSTM模型;接着将原始数据按照不同特征输入形式进行划分;最后采用不同耦合特征LSTM模型分别对测试样本进行预报．结果表明：相比于其他LSTM模型,六自由度耦合特征LSTM神经网络模型的预报精度有明显优势;在四级海况下,运动预报误差降低了2.1%～12.9%;在五级海况下,运动预报误差降低了2.4%～12.3%;六特征耦合LSTM模型只须进行一次计算,就能同时输出六自由度运动,可减少51.4%～82.7%的计算时间,提升了计算效率． 相似文献
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