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1.
根据单桨船模型伴流场试验资料及实船振动响应测量数据.采用回归分析方法, 获得尾部伴流场某些特征参数、螺旋桨诱导的叶频激励引起船体梁尾端加速度预报公 式。  相似文献   
2.
介绍了微机控制的等离子体源离子渗氮的原理、方法,阐述了脉冲电源在渗氮过程中的应用方法,以及首次采用这种方法对不锈钢样品进行渗氮处理后所得到的一些结果.  相似文献   
3.
提出一种船舶横摇时间序列预测方法.该方法使用在隐层具有2个反馈权值的对角递归神经网络进行预测,给出了此网络易于实现的动量梯度学习算法(DBP),并对其收敛性进行了验证.运用该模型对我国某型船舶在横浪中航行情况进行预测,结果表明:本网络可以储存更多的历史数据,有更好的记忆性能,所使用的模型比DRNN模型及前向网络BP模型能快速、准确地预测船舶横摇运动时间序列,仿真实验验证了该方法的可行性与有效性.  相似文献   
4.
为提高锂离子电池荷电状态(SOC)预测精度,提出利用回溯搜索算法(BSA)优化径向基函数(RBF)神经网络的输出权值与阈值的混合算法.通过对锂电池模型中的目标函数进行优化求解,并寻找最佳的目标权值和阈值降低预测误差,提高了RBF网络模型的预测精度.为验证算法的有效性,搭建锂离子电池的充放电实验平台获取数据并对网络进行验证,实验结果表明:混合算法相比标准RBF网络算法具有更好的SOC预测精度,并将网络输出预测误差降低到2%以内,符合锂电池荷电状态估算要求.  相似文献   
5.
船体总振动固有频率实用计算方法   总被引:2,自引:1,他引:2  
将船体视为梁,当梁的长度与横向尺度之比大于5时,按梁的弯曲振动理论建立 固有频率近似计算模型;当梁的长度与横向尺度之比小于5时,按梁的剪切振动理论 建立固有频率近似计算模型。在精确计算中,考虑剪切迟滞,用有限元法或迁移矩阵 法计算船体梁固有频率,在计算中同时还考虑上层建筑对总体振动影响。经实船激振 试验验证,上述方法计算结果与实验值相吻合。  相似文献   
6.
针对普通的递归神经网络训练过程较复杂,而且存在记忆渐消等问题,提出一种基于回声状态网络的船舶横摇运动预报方法.该网络将隐层设计成一个巨大的动态记忆库,具有记忆功能,隐层中的神经元在学习过程中不进行权值调整,而通过线性回归的方式训练网络,使网络记忆功能加强,学习速度加快.运用该网络对某型船舶在海浪遭遇角为90°海况下的横摇运动进行预报.结果表明:回声状态网络训练简单,加速了网络的训练速度,有更好的记忆性能,以预报60步为例,回声状态网络和对角递归神经网络预报的均方根误差分别为0.003 9和0.024 9,提高了近8倍,在相同的预报精度下,回声状态网络的预报时长明显增长,验证了该方法的可行性与有效性.  相似文献   
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