一、动态参数测量仪在船舶动稳性预报中的应用（论文文献综述）
梅斌[1]（2020）在《基于自航试验的船舶操纵运动灰箱辨识建模》文中研究说明船舶操纵性是航运业、造船界、船级社和国际海事组织共同关心的话题和事项。船舶操纵运动建模是研究船舶操纵性的重要手段。鉴于船舶运动存在非线性特征和受到海洋环境影响,本文研究了基于自航试验的灰箱辨识建模方法,期望建立有效、实用的船舶操纵运动模型。在深水条件、操纵运动与船舶摇荡互不干扰条件下,深入研究船舶操纵运动灰箱辨识建模,开发出适应于海上船舶运动预报与仿真的操纵运动辨识建模算法。辨识建模是重要的船舶操纵运动建模方法之一,但是航海领域的船舶操纵运动模型研究不同于船舶与海洋工程领域,需要考虑试验方案的动力学约束。本文使用基于参考模型的灰箱辨识及其改进算法,对静水船舶操纵运动和海上实船操纵运动的建模问题进行深入研究,为自主导航、自主避碰提供有效实用的船舶操纵运动数学模型。最后使用标准船模和实船的自航试验进行验证。本文主要研究工作和成果如下所示:1.操纵试验反压舵角的舵力、船舶横倾和数据分布特性研究。推导操纵试验反压舵角时舵力增加的解析表达式,使用船舶数值仿真试验检验解析表达式的有效性,分析横倾变化和主机负荷变化。基于概率密度算法计算并对比Z形试验和旋回试验数据分布的广泛性。结果表明:（1）舵力增加的解析表达式为双曲线函数,函数精确有效。（2）定常旋回时反压舵角导致舵力增加幅度达到100%,40万吨超大型矿砂船达到240%;反压舵角导致横倾加剧,主机负荷波动。（3）大幅反压舵角导致Z形试验的数据分布比旋回试验更广泛。因此,由于数据分布的广泛性与操纵的安全性存在冲突,标准操纵性试验适用于辨识建模。2.基于参考模型的灰箱辨识算法建立自航模操纵运动模型。基于偏最小二乘算法计算船舶主尺度权重,优化船舶主尺度向量。计算主尺度向量间的相似度,筛选出参考模型。使用相似准则消除参考模型和建模对象的尺度差异,提出基于参考模型的建模（RM）,为基于参考模型的辨识建模奠定基础。采用基于随机森林（RF）和贝叶斯神经网络（BRN）补偿基于参考模型建模的加速度误差,提出基于参考模型的灰箱辨识建模,使用标准船模KVLCC2水池试验进行验证。结果表明:（1）RM建模预报+35°)旋回试验进距、战术直径、船艏向90°时间和船艏向180°时间,与自航模结果的比值为1.028、0.967、1.051、1.052。（2）RM-RF只能预报Z形试验,旋回试验预报不具有稳定性。根据船舶操纵运动机理,优化RF的输入输出,建立RM-IRF。RM-IRF预报结果与自航模结果的比值为0.991、0.957、1.014、1.013。因此,基于参考模型的灰箱辨识建模具有一定的有效性,优化的输入输出提升了模型泛化能力。3.灰箱辨识建模的超参优化及白箱模型的辨识。基于灰箱辨识建模框架采用支持向量机（SVM）作为辨识算法,建立RM-SVM灰箱辨识建模。通过遍历软间隔、核函数比例和不敏感边界的数值范围,分析超参调节对RF-SVM建模精度影响。针对超参调节的均方误差量纲与权重问题、目标函数优化的不连续与不可导的问题,采用相关系数的1范数作为目标函数,基于模式搜索算法（PS）进行迭代优化求解,提出了 RM-PSM-SVM算法。采用线性回归算法辨识RM-PSM-SVM的预报结果,获得整体型模型水动力系数,实现灰箱模型与白箱模型的转化。结果表明:（1）当迭代次数达到20时,目标函数值达到0.99,趋近于最大值1。（2）比较了多种灰箱辨识建模的算法精度,RM-PSM-SVM预报+35°旋回试验进距、战术直径、船艏向90°时间和船艏向180°时间与自航模结果的比值为1.004、0.983、1.003、0.985。（3）辨识RM-PSM-SVM灰箱模型结果,获得了整体型模型,与约束模试验结果比较,横向速度的线性水动力系数精度达到50%,转向速度的线性水动力系数精度达到65%,舵角的3次水动力系数精度达到70%。4.实船的海上干扰求解与试验修正及其操纵运动灰箱辨识建模。首先,校验实船试验众多的测量设备及其精度,选择合适的数据来源用于辨识建模。其次,针对海上风浪流干扰导致的船舶漂移,在定常旋回和均匀流等假设的基础上,计算了风浪漂移力和漂移距离。最后,采用优化算法求解调节参数,修正了风浪流干扰,从而提出了旋回试验干扰求解与试验修正方法。YUKUN实船试验算例表明:（1）海流占该次试验轨迹漂移距离的主要成分、风力次之、波浪最小;改进的旋回试验海上干扰求解与试验修正方法有效可靠。（2）其他文献的干扰求解与试验修正方法是本方法的一种特例。（3）使用RM-PSM-SVM算法建立实船操纵运动灰箱模型,20°右旋回试验的横向速度相关系数达到0.85,其余变量相关系数达到0.90以上;35°左旋回试验轨迹的预报误差小于50m。因此,提出的试验修正方法和灰箱辨识建模有效实用。本文所有实验采用Matlab/Visual C++编程实现,建立的灰箱模型验证了船模试验——实船试验研究路线的有效性。该研究对提升航海安全保障具有重要的现实意义。
谭祖贤[2]（2020）在《四川省游览客船完整稳性评估与代表船型设计研究》文中研究说明随着国家经济的飞速发展,水上交通运输行业迎来了新的机遇,各地水上旅游市场不断扩大。四川省风景秀美、水体资源丰富,省内各地更是积极推动水运航运的建设工作,极大促进了四川省水上旅游业的发展。另一方面,随着人们生活水平的不断提高以及人们对美好生活的渴望,对保证水上旅游船舶高质量发展的要求也越来越高,船舶航行安全关乎到乘客的生命安全,因此安全性能是其最基本保障,而环保性以及舒适性作为影响船舶品质的因素也应着重考虑。完整稳性是船舶安全性能的重要指标,我国内河水域差异大,气象特征复杂,因此结合当地通航环境对船舶的稳性进行评估分析并据此提出特定要求具有十分重要的意义。从行业趋势来看,船舶绿色化不断推进,客船本身也是水上旅游资源的一部分,船型设计时还应遵循行业的长远发展趋势,充分考虑环保与排放的问题。因此在保证其航行安全性能足够可靠的前提下,结合市场需求提出一型可供参考的绿色无污染代表船型也具有很大的实用价值。作为水上旅游客船,其舒适性的要求包括多方面,其中较大的人均甲板使用面积是基本指标之一,本研究提出的代表船型采用双体船型将保证船舶具有较宽敞的甲板面积。本文在分析四川省水文气象条件特点的基础上,提出了各水域的风险级别划分建议,并基于对客船安全事故主要原因的分析,重点对四川省客船完整稳性进行分析评估,在此基础上提出适用于四川省的完整稳性建议以及客船抗风等级的具体要求,并分析了由此对船舶设计与建造带来的影响以及现有船舶的改进措施;最后以四川省广元市水上旅游市场为依托,在对安全性充分考虑的前提下结合环保要求与乘客体验方面的考虑提出了一型具有代表意义的零排放游览客船,并围绕总布置、型线与能源配置等总体方面开展了方案设计,提出了具体的设计建议,可为四川省游览客船的发展提供技术支撑与示范。
于德义[3]（2019）在《起重船PGC复合压载系统压载水调拨优化模型及应用研究》文中提出起重船作为大型海上作业的关键装备,广泛应用于海上救捞工程、海上风电设备安装、海上油气开发等工程中。随着起重船向大型化、深海化和智能自动化方向发展,高效安全自动压载系统成为迫切需求。压载水泵-重力自流-压缩空气（Pump,Gravity self-flow and Compressed air,PGC）复合压载系统作为新型压载系统,能够实现高效压载,在大型起重船舶中将发挥重要作用。本文在分析了 PGC复合压载系统的作业过程基础上,建立了其压载水动态调拨优化模型及其优化求解策略,并研发了优化压载方案数据库,以实现优化压载方案的即时提取和高效制定。本文的主要研究工作包括:（1）在分析PGC复合压载系统工作原理和操作流程的基础上,基于船舶静力学和优化理论,以压载水调拨时间作为优化目标,起重船各个压载水舱的水位高度变化量作为优化变量,船舶安全作业要求作为约束条件,建立了 PGC复合压载系统压载水高效调拨优化模型,为压载水高效调拨优化方案及计算机辅助设计奠定理论模型基础。（2）针对优化模型特点,研究了基于动态规划的求解策略和模型。工程案例分析表明,PGC复合压载系统由于其硬件上的优势,相比传统的泵压载系统可减少84.3%的压载时间,大幅提升压载效率。不同压载舱室对不同吊物敏感性不同,如案例中No.4（S）舱是影响压载时间的关键因素,使用该舱压载时间可以减少将近30%。（3）针对压载方案制定效率过低的问题,本文提出了基于压载水调拨数据库的压载方案设计方法。通过优化模型和求解算法获得不同工况条件下的最优方案数据库。根据影响调拨方案的关键因素,可检索相似调拨方案作为新问题的压载方案,从而实现船舶在不同工况下优化压载方案的快速调用,可大幅提高压载方案的制定效率。（4）最后,进行了起重船PGC压载系统硬件系统方案设计,包括总体系统组成、吊机控制系统、压载控制系统和压载管路系统等,可为PGC压载系统工程应用提供技术支持。本文可为基于PGC复合压载系统的起重船压载水调拨优化方案计算机辅助设计提供理论模型和求解方法支持,为实现压载水调拨的计算机动态控制、自动压载系统设计提供技术支持,从而提高起重船施工效率和安全。
张彪[4]（2020）在《船舶运动姿态估计与预报方法研究》文中进行了进一步梳理船舶行业的蓬勃发展和海上贸易的持续扩张,让船舶研究成为学术界的研究热点。其中,关于船舶摇荡运动的研究备受瞩目。激烈的船舶摇荡运动会严重影响船员的舒适感和船舶的安全性,甚至可能导致翻船。这些安全隐患一旦爆发,往往会造成无法估量的损失。因此,对船舶摇荡姿态进行有效准确的估计和预报已成为一个重要的课题。本论文具体研究内容包括以下几方面:首先,为了更加真实有效地描述船舶运动特性,对船舶运动数学模型、船舶舵机模型进行了理论性分析,建立了一个能有效反映船舶实际运动情况的六自由度非线性数学模型,并推导建立了船舶平面运动数学模型。同时,分析建立了海洋环境扰动模型,包括海浪干扰力和干扰力矩、海风以及海流模型。并根据长峰波随机海浪理论对海浪在三种不同情况下的纵荡力、横荡力和艏摇力矩进行了仿真分析。然后,针对船舶运动姿态系统量测值异常突变的问题,提出了基于改进无迹卡尔曼滤波（Modified Unscented Kalman Filter,MUKF）的船舶运动滤波方法。设计了基于量测残差统计信息的异常值检测函数,用以判断系统的量测值是否异常;再根据量测残差协方差修正无迹卡尔曼滤波器增益,并设计了船舶运动非线性滤波器,降低了量测值异常对船舶运动姿态系统的影响,使船舶运动姿态的估计具有更准确的精度及更好的时效性。其次,在船舶运动姿态的六个自由度中,横摇运动、纵摇运动和升沉运动很大程度上决定了船舶的适航性,因此,对这三个自由度上运动的极短期预报进行了重点研究。深入分析长短期记忆（Long Short-Term Memory,LSTM）神经网络模型,提出了基于粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）LSTM的船舶运动姿态极短期预报模型;针对PSO中粒子容易向自身局部最优位置聚集,并陷入局部极值的问题,提出了一种多层异质粒子群（Multi-layer Heterogeneous Particle Swarm Optimization,MHPSO）算法,通过建立粒子行为池,让早熟粒子进行行为随机选择,增强了算法运行过程中粒子与粒子之间的信息交互能力,提升了算法的寻优能力。再次,根据实际船舶运动中存在非平稳的特性,设计了基于经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）与改进LSTM组合的船舶运动姿态极短期预报模型。通过经验模态分解,可得到有限个独立的、能够突出原始数据不同局部特征信息的本征模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）,针对每个IMF分量,建立改进LSTM神经网络预报模型,再对各个预报分量的结果进行求和,并输出最终的预报结果,提高了预报精度。最后,研究了船舶运动姿态的在线建模递推预报方法。船舶运动是一个随时间不断变化的动态过程,在预报过程中,不断有新的数据产生,较旧的样本与当前及未来的运动特征相关性会越来越小,而较新的样本与其相关性较大。由于采用离线训练方式的预报模型在训练时并没有考虑样本的动态特性,导致长时间的预报精度下降且实时性较差,因此,针对该问题,提出快速稀疏最小二乘支持向量机（Fast Sparse Approximation Least Squares Support Vector Machine,FSALS-SVM）与双向长短期记忆（Bidirectional Long Short-Term Memory,Bi LSTM）神经网络相结合的在线建模递推预报模型（FSALS-SVM-Bi LSTM）。利用Bi LSTM神经网络对样本数据进行训练,得到训练残差;通过FSALS-SVM算法对训练残差进行建模和预报;并采用误差补偿机制自动更新Bi LSTM模型的参数,对船舶运动姿态进行实时预报。这种建模方法可在运动过程的不同变化时段调整预报模型的表达式,具有一定的自适应调节能力。
赵荥[5]（2019）在《筒型基础气浮拖航过程气-液-固耦合机理及浮运特性试验研究》文中研究说明筒型基础是一种新兴的环境友好型海上风电基础结构,具有建造简单、施工高效、综合成本低等特点,逐渐受到了国内外海上风电工程界的关注和认可。筒型基础底部开口,可通过内部气垫的压缩产生的气压力排开水体,形成筒内外水压差来提供上浮力,这种自浮特性是筒型基础能够进行气浮拖航的前提。对于单筒多舱型筒型基础,其蜂窝状分舱结构的存在实现了筒内多个不相连的气垫结构的耦联,能够有效的改善基础的水动力特性,尤其是对基础频率、附加质量、筒内气垫特性、气液转换比例和气-水耦合刚度等的影响。与常见的实浮结构相比,气浮筒型基础在拖航过程中,除了考虑水体与基础的相互作用外（流固耦合）,还需要考虑气垫-水塞界面运动特性（气液耦合）及气水弹簧对结构动力响应特性的相互影响（气液固耦合）。本文以某工程原型单筒多舱筒型基础为研究对象,通过理论计算、模型试验和数值模拟方法,研究了筒型基础气浮拖航过程中“气-液-固”耦合机理及浮运特性,为气浮筒型基础的拖航施工提供参考。具体研究内容如下:首先,基于实浮体稳性理论及气垫压力公式,推导了气浮筒型基础正浮态静稳性公式,考虑了筒内气垫/水塞比例并引入气浮折减系数推导计算了基础不同吃水下的气垫压力与刚度变化;确定了筒型基础的极限倾斜漏气角;分析了基础漂浮直至下沉到海床面过程中的气液耦合变化规律。进一步结合运动方程求解了附加质量等水动力学参数,明晰了筒型基础“气-液-固”耦合气垫特性、气液界面转换、气水耦合刚度变化及基础气浮稳性演化等规律。其次,采用恒定流系柱试验法对比分析了单筒带分舱气浮筒型基础与单筒无分舱气浮筒型基础的拖航阻力、摇摆及垂荡运动幅值和气垫压力的差异性及相关参数的敏感性;并采用紊流数值模型分析了实浮体、单筒无分舱和单筒带分舱气浮体拖航过程周围流场分布规律,引入动水压力系数、拖航遮蔽系数及拖航耗能率,解释了不同结构拖缆力差异的原因;明晰了恒定气垫作用下的筒型基础与周围流场的流固作用机制。再次,采用波浪拖航试验法对比分析了单筒带分舱筒型基础及实浮体基础在复杂波浪条件下拖航运动响应差异机理,通过考虑不同吃水、拖航速度、拖航方向、波高、波浪周期对拖缆力、筒内气压力、筒底水压力和基础六自由度的影响,探索了筒内气垫存在和气垫体积变化对筒型基础运动频率及其他特性的影响规律,结合三维势流数值模型,分析了“气-液-固”相互作用对气浮筒型基础耐波性的影响机理,明晰了筒型基础气浮拖航动力响应特性。最后,针对单筒多舱筒型基础实际拖航施工中可能出现的破舱情况,进行了某一中舱或边舱破舱的极端情况下的失稳试验设计和调平策略研究,分析了筒型基础由破舱失稳到充气调平新稳态的整个“气垫-水垫-结构”耦合姿态变化过程,结合理论推导和试验结果给出了不同调平策略所需要的各舱气水比,并针对调平后的筒型基础再次进行了波浪拖航可行性试验,研究了气浮筒型基础新稳态下的波浪运动响应,重点分析了中舱失效筒型基础与带分舱筒型基础的波浪运动响应差异,验证了筒型基础由破舱失稳到充气调平新稳态再到调平后进行波浪拖航的可操作性。
王琳琳[6]（2019）在《基于动力定位的沙漏型FDPSO运动控制方法研究》文中提出浮式钻井生产储卸油系统（Floating,Drilling,Production,Storage and Offloading unit,简称FDPSO）是一种集钻井、生产、储卸油等多功能一体化的深水油田开发新型装备。其中,圆筒型FDPSO浮体虽然克服了船型浮体对浪向敏感等缺陷,但是在波浪环境中存在垂荡运动幅度较大等性能局限。鉴于上述问题,一种具有优异水动力性能的新概念沙漏型浮体被提出。在此基础上形成的沙漏型FDPSO具有较强的海洋环境适应能力,为超浅海、深海及超深海等海洋油气开采提供有利支撑。当沙漏型FDPSO在深水及超深水复杂海洋环境中作业时,由于钻井工艺对浮体定位精度具有较高要求,因此需要采用定位精度高、不受工作水深限制的动力定位技术进行运动控制。其中,定位精度和燃料消耗是限制动力定位系统应用的关键问题。本文将基于沙漏型FDPSO浮体特殊的外形特点,以提高定位精度和降低能耗为出发点,开展浮体的运动控制方法研究。主要研究内容如下:（1）动力定位条件下沙漏型FDPSO运动性能和运动控制方法基础研究。首先,采用沙漏型FDPSO浮体缩尺模型开展运动性能的水池试验研究,发现沙漏型FDPSO浮体纵摇固有频率较小,与动力定位作用下的纵荡固有频率相接近。其次,开展动力定位条件下沙漏型浮体纵荡-垂荡-纵摇耦合运动研究,发现动力定位条件下沙漏型FDPSO浮体的纵荡运动和纵摇运动的耦合效应显着。然后,开展沙漏型浮体纵荡-纵摇耦合运动控制方法基础研究,以控制浮体初稳性高来减弱纵荡-纵摇耦合运动效应为出发点,研究在沙漏型浮体纵荡控制力中考虑纵摇回复刚度的控制方法（简称“线性PID控制方法”（proportional-integral-differential control,PID））。进而形成沙漏型浮体动力定位系统中控制方法的研究基础。（2）动力定位条件下沙漏型FDPSO运动控制方法研究,建立基于分段设计的自适应模糊PID控制方法。首先,在沙漏型浮体纵荡控制力中考虑纵摇回复刚度的控制方法的基础上,研究基于浮体纵荡运动位置和方向性的分段PID控制方法（简称“分段PID控制方法”）。进一步引入模糊控制方法,研究将纵荡比例控制项作为输出量的单输出自适应模糊PID控制方法（简称“单输出模糊PID控制方法”）和将纵荡和纵摇比例控制项同时作为输出量的双输出自适应模糊PID控制方法（简称“双输出模糊PID控制方法”）。在“线性PID控制方法”、“分段PID控制方法”、“单输出模糊PID控制方法”以及“双输出模糊PID控制方法”等四种控制方法中,在定位效果方面,四种控制方法均能满足沙漏型浮体的定位精度要求;在能耗方面,双输出模糊PID控制方法的能耗最优,单输出模糊PID控制方法次之,线性PID控制方法能耗最高。（3）风倾力矩作用下沙漏型FDPSO平均纵摇角问题及动力定位控制方法研究。理论研究结果表明,风载荷作用于沙漏型FDPSO,风倾力矩使浮体纵倾,即导致纵摇运动的平均纵摇角问题。现行动力定位系统可提供的水平面内的运动控制推力无法解决平均纵摇角问题。本文提出并研究了基于纵摇风倾力矩前馈的控制方法:基于消除平均纵摇角的功能需求提出了正交两向平面内全回转推进器和空间全方位回转推进器;进一步,研究了基于纵摇风倾力矩前馈控制的运动控制推力分配策略。研究结果表明:与传统全回转推进器和可伸缩全冋转推进器相比,采用上述方法以及新型动力定位推进器不仅可以解决沙漏型FDPSO浮体在风倾力矩下出现的较大平均纵摇角问题,而且具有较低的能耗。其中,空间全方位冋转推进器的能耗最低,正交两向平面内全回转推进器的能耗次之。（4）动力定位条件下沙漏型FDPSO艏摇失稳问题研究。动力定位推进器的安装位置偏差将导致纵荡运动控制推力指向偏离浮体重心,进而形成浮体艏摇运动激励。首先,基于规范允许的动力定位推进器组安装偏差限值,建立了动力定位条件下沙漏型浮体1.5自由度艏摇非线性运动方程,并开展了沙漏型浮体在纵荡控制推力激励下的艏摇运动性能研究;研究结果表明,沙漏型FDPSO浮体的回转体外形导致较小的艏摇运动阻尼,动力定位推进器安装偏差形成的艏摇运动激励力矩可能会导致沙漏型浮体艏摇运动失稳而产生大幅艏摇运动响应。其次,分别采用多尺度法、LP（Lindstedt-Poincare）方法以及Runge-Kutta方法,针对最优艏向控制和艏向保持控制等两种实际工程中常见的动力定位模式,研究不同因素对沙漏型FDPSO浮体艏摇运动性能的影响;通过对比上述两种定位模式可以发现,在风、浪、流入射方向较稳定时,最优艏向控制模式在浮体艏摇运动稳定后所需的推力要小于艏向保持控制模式;但是,浮体艏向角变化相对较大,因此,针对艏摇运动定位要求较高的作业工况,应该采用艏向控制模式。
马朝朝[7]（2019）在《一种可搭载无人机的无人艇设计初步研究》文中指出我国国土面积辽阔,海岛众多,在对岛屿的安全巡逻与管理上有很大的不便。而水面无人艇可以根据不同的任务需求,设计不同的功能艇型及搭载任务模块来执行各种不同类型的任务。因而研发设计一种用于近海及兼岛屿巡逻的无人艇显得尤为重要。并且水面无人艇具有自主规划航行,环境监测及自身状态监测等人工智能的新型功能,将艇型设计、智能航行、数据处理及远程监测等集专业技术于一身。由于无人机动作敏捷,起飞至降落耗时短,利用搭载的高清拍摄装置对巡逻地区进行航拍,在短时间内就可完成大片区域的巡逻工作,对于争分夺秒的搜寻、救援工作而言,意义非凡。因此,本文设计并制作了一艘可搭载无人机的无人艇中间试验艇,主要研究及成果如下:首先,对可搭载无人机的无人艇进行基于模糊数学的高性能船船型评优方法选型分析,通过初步设计分析,确定了采用小水线面双体船型。同时还对目标无人艇进行了初步设计,包括主尺度确定、型线设计、外观设计和总布置设计。其次,根据母型船改造法进行基于性能及功能最优的可搭载无人机的无人艇论证及设计分析,进行典型中间试验艇模型的制作,并对模型推进系统、操纵系统和控制系统设备进行安装与调试,以及无人机降落控制方案论述。同时设计了一套基于PAC的智能控制系统,并在试验中验证了该套系统的可靠性。然后对无人艇进行艇体快速性、回转性和静水横、纵摇试验及系统辨识,验证了无人艇性能的可靠性。由试验数据得出该艇的各项性能均满足可搭载无人机的无人艇的性能要求。最后对环境风、浪、流进行数学建模,对智能航行和动力定位方案进行了分析,并设计了智能航行和动力定位程序方案,通过岸机规划航迹并将无人艇最后定位在预期位置上。在完成动力定位实验后又进行了无人机的巡逻起降试验,通过试验现象充分验证了可搭载无人机的无人艇功能的可靠性。通过对可搭载无人机的无人艇进行功能试验,验证了各项设计指标。结果表明,所设计的中间试验艇的效果满足预期,可进行动力定位、无人机的搭载任务并保证无人机的巡逻工作,可进行沿海及岛屿的巡逻任务。极大地提高了巡逻效率,为今后该型可搭载无人机的无人艇实际应用提供了理论和试验基础。
郭海鹏[8]（2019）在《基于CFD的双桨双舵船四自由度MMG模型建模及操纵性预报研究》文中研究指明船舶操纵性是船舶重要的航行性能之一,涉及船舶航行的安全性和经济性。随着船舶向大型化发展,在船舶操纵过程中出现的一些问题引起了国内外研究人员的关注。一方面,集装箱船、滚装船等初稳性高较小的民用船舶以及驱逐舰、护卫舰等高速军用舰船在满舵操纵过程中通常伴随显着的横倾现象。大幅度的横倾会造成装载货物发生位移进而导致船舶稳性降低,在风、浪、流等环境力的作用下极易导致船舶倾覆事故的发生。另一方面,处于操纵状态的船舶,船体运动姿态的改变会使阻力增加及航速下降,进而导致螺旋桨负荷增高及推进效率降低。特别地,双桨双舵船还存在左、右舷螺旋桨负荷分配不均现象,这对于高速军用舰船尤为显着。双桨双舵船操纵状态下的螺旋桨负荷增高且两桨负荷存在差异的现象会导致轴系联接机构受力不均,容易造成轴系故障甚至对主机的使用寿命产生影响。船舶操纵过程中的横倾、主机负荷增加以及双桨双舵船两桨负荷分配不均的现象危及船舶航行与主机运行安全,需要对上述问题进行深入研究以建立相应的安全评估方法并采取应对措施。船舶操纵过程中的横倾姿态以及螺旋桨负荷变化与船舶水动力性能密切相关,涉及到操纵状态下的船-桨-舵干扰等问题。这些问题具有很高的复杂性,而传统的试验方法受限于技术与设备条件、经济成本等因素而无法进行深入研究。随着计算机技术和数值方法的发展,计算流体动力学（CFD）在船舶与海洋工程领域得到越来越广泛的应用,为研究复杂的船舶流动问题提供了有力工具。本博士学位论文基于CFD方法对双桨双舵船操纵状态下的水动力特性进行研究,并据此构建双桨双舵船四自由度操纵运动数学模型,从而对考虑横摇的船模四自由度操纵运动及操纵过程中螺旋桨负荷变化进行预报研究。针对双桨双舵船的四自由度操纵运动及螺旋桨负荷预报问题,选择能够考虑船-桨-舵干扰的MMG模型对该问题进行描述。通过对已有操纵运动数学模型进行分析和改进,获得了适用于描述双桨双舵船操纵运动特性的MMG模型结构。选取典型的双桨双舵船模ONRT为研究对象,采用CFD方法对系列船模试验进行数值模拟,研究了操纵状态下的船、桨、舵各部分水动力特性及流场细节,具体内容如下:（1）基于RANS方法的双桨双舵船操纵状态下船体水动力性能研究。对未带桨、舵的ONRT船模的斜拖试验、CMT试验以及横倾试验进行了数值模拟,计算得到的船体水动力及力矩与文献中的模型试验结果进行了对比验证。基于不同工况下的自由面波形以及船体绕流场分析,探讨了操纵状态下船体水动力作用机理;通过对不同工况下的水动力及力矩进行回归分析,获得了与横向速度、转首角速度以及横倾角有关的水动力导数,其结果显示出与模型试验数据较好的一致性。此外,对未带桨、舵的ONRT船模的横摇衰减试验进行了数值模拟,获得的横摇衰减曲线与文献中的模型试验结果吻合良好。通过对横摇衰减曲线以及船体绕流场的分析,探讨了舭龙骨、轴支架对船舶横摇运动的影响。采用单自由度横摇运动方程对模拟获得的横摇力矩、横摇角、横摇角速度以及角加速度的时历曲线进行回归分析,获得了附加横摇惯性矩以及横摇阻尼系数。（2）基于RANS方法的双桨双舵船操纵状态下螺旋桨水动力性能研究。对斜流工况下的ONRT螺旋桨敞水试验进行了数值模拟,并基于螺旋桨附近流场对横向来流影响下的螺旋桨水动力性能变化机理进行了分析。进一步地,为了探讨操纵状态下船体伴流对螺旋桨水动力性能的影响,对全附体ONRT船模的自航试验、斜拖试验以及CMT试验进行了数值模拟,并通过对操纵状态下标称伴流以及桨附近流场进行分析,探讨了操纵状态下船体伴流对船后桨性能产生影响的机理。基于数值模拟结果对操纵状态下的螺旋桨水动力进行了建模研究:采用实效伴流分数模型对操纵状态下的螺旋桨推力及扭矩进行描述,通过回归分析探讨不同实效伴流分数模型的适用性,建立了适用于双桨双舵船的操纵状态下实效伴流分数模型;此外,通过对螺旋桨侧向力与船体运动状态的关系进行线性回归,获得了螺旋桨侧向力模型参数。（3）基于RANS方法的双桨双舵船操纵状态下舵水动力性能研究。对全附体ONRT船模的舵力试验、斜拖试验以及CMT试验进行了数值模拟,获得了不同船体运动状态以及螺旋桨负荷条件下的舵水动力性能。基于船尾流场以及舵表面压力分布分析了操纵状态下船体伴流与螺旋桨尾流对船后舵产生的影响,并着重探讨了双桨双舵船左、右舷整流效应的差异性。基于双桨双舵船舵力模型对数值结果进行回归分析,获得了相应的舵模型参数,其结果与文献中的模型试验结果达到令人满意的一致性。通过基于CFD方法的系列模型试验数值模拟,建立了双桨双舵船四自由度MMG模型;采用4阶龙格-库塔法对该模型进行求解,对ONRT船模的回转试验及Z形试验进行了数值模拟,将模拟获得的船模操纵运动轨迹以及航速、漂角、转首角速度以及横摇角等运动参数时历曲线与文献中的自航模试验结果进行了对比,二者显示出较好的一致性。进一步地,考虑到船舶操纵过程中螺旋桨负荷变化与主机工作特性密切相关,将主机数学模型与所构建的操纵运动数学模型进行耦合,实现了考虑船-桨-机相互作用的船舶操纵运动数值模拟。通过螺旋桨转速恒定、扭矩恒定以及功率恒定三种主机控制策略下的船模回转及Z形试验数值模拟,探讨了主机控制策略对操纵过程中左、右螺旋桨负荷变化以及船舶操纵运动的影响。通过本文的研究,对双桨双舵船操纵过程中的船舶绕流场特性以及船-桨-舵干扰机理有了更深的认识,并验证了系统建模与CFD模拟相结合的方法在双桨双舵船四自由度操纵运动预报方面的有效性,为船舶设计过程中的操纵性能以及稳性安全评估提供了技术支持。而且,通过考虑船-桨-机相互作用的自航模试验数值模拟,揭示了双桨双舵船操纵过程中螺旋桨负荷变化及分配规律,为船舶主机设计及选型提供了参考,有益于提高船-机-桨系统的整体设计水平。
蒋银[9]（2018）在《基于RANS的船舶阻力和耐波性虚拟试验与分析技术研究》文中进行了进一步梳理船舶在海上航行时保持航速的能力以及船舶在波浪中运动特性等,历来是船舶设计和使用者十分关注的问题。研究船舶航行性能的方法大致分为模型试验、理论研究和数值模拟三大类方法。船舶性能试验是目前最为可靠的方法,但是成本高,获取的流场信息有限,且存在模型尺度效应、流场扰动和仪器测量精度不足等缺陷。理论研究方法的研究对象局限于几何外形简单的结构物。数值模拟方法中,基于势流理论的边界元方法求解问题效率高,但是忽略了粘性。近年来,随着计算机科学技术的发展,基于雷诺平均纳维-斯托克斯（Reynolds-averaged Navier-Stokes,RANS）方程的计算流体动力学（Computational Fluid Dynamics,CFD）方法快速发展。该方法比模型试验经济高效,相对于势流理论方法考虑了粘性影响,因而成为了不可或缺的求解船舶与海洋工程水动力问题的重要方法。世界各大水池机构或独自开发数值水池模块,也有多家科研院所强强联合开发虚拟试验水池,如:欧盟虚拟实验水池（The Virtual Tank Utility in Europe,VIRTUE）、中国数值水池等。开发船舶性能虚拟试验水池已成为当下研究的热点和未来发展的主要方向,深入开展船舶性能虚拟试验建模与实现、虚拟测试及分析技术等研究,对提高我国船型设计研发水平、国际竞争力以及促进我国船舶工业发展具有重要意义。本文对国内外关于基于CFD方法的船舶性能虚拟试验水池技术的研究进行了综述。以往研究尽管在虚拟试验水池的数值实现和船舶主要性能计算方面取得了较大的进展,但仍然在应用拓展和机理认识方面存在一些问题,值得进一步探索研究,如:（1）目前船舶绕流模拟,阻力计算,数值计算结果与模型试验仍然存在一定的误差。（2）航行船舶遭遇海况复杂,但对船舶运动、波浪增阻的模拟研究一般是针对迎浪工况,对于船舶斜浪工况研究较少。对增阻计算研究多是以对比物理实验结果为目的,对增阻的机理认识研究较少,特别是随现代船舶尺度的增大,海上遭遇波浪相对短波较多,而短波中波浪增阻的计算和机理研究较少。（3）船舶自由横摇衰减数值模拟研究较多,通常是给定横摇阻尼模型,根据自由横摇衰减曲线,采用消灭曲线法或能量法获得横摇阻尼系数。但是,事先假定横摇阻尼模型无疑给系统添加了约束限制条件,存在明显的局限性。（4）船舶参数横摇,轻则影响船员身体舒适度和船舶正常作业,重则导致船舶倾覆、人财两空的灾难。船舶参数横摇受粘性影响较大,非线性现象较强,而RANS方法是考虑粘性的时域非线性方法,以此模拟研究船舶参数横摇的研究和公开发表的文献较少。有鉴于此,论文在商用计算流体动力学软件STAR CCM+平台上,开展了相关船舶性能虚拟试验建模与实现、虚拟测试及分析技术等研究,主要研究工作如下:（1）基于RANS方法进行了不同航速船舶阻力虚拟试验与阻力计算。对于中高航速工况,以VOF（Volume of Fluid）法捕捉自由液面,使用重叠网格技术实时模拟船舶航行姿态,给出了中高航速船模绕流场数值模拟方法。通过分析不同网格、时间步长等因素对绕流计算结果的影响,验证了中高航速船舶阻力虚拟试验技术的稳定性和可靠性;通过对比试验值,确认了有效性。并应用于KVLCC2、KCS、三体船等不同船型的阻力计算,证实了该虚拟试验技术的普适性。对于低航速工况,船舶总阻力中的兴波阻力成分占比较小,粘性阻力为主,航行姿态对船舶阻力影响较小,可以忽略自由液面、航行姿态的影响,直接对固定叠模绕流进行数值模拟,引入尾流测量,计算船舶粘性阻力。通过分析不同网格、时间步长等因素对阻力计算结果的影响,验证了低航速船舶阻力虚拟试验技术的可靠性;并应用该方法研究了航速、模型尺度对阻力的影响,拓宽了对阻力机理的认识。（2）在虚拟试验水池的边界上增加造波、消波功能,结合重叠网格技术计算船体运动,实现了虚拟水池中船舶在波浪中的运动响应模拟和波阻增加测试计算。构建的虚拟波浪水池,入口为造波边界,周边设有消波区,论文给出了一套经济且计算结果精度较高的时空间离散策略。通过船舶在虚拟水池中遭遇不同波长的迎浪运动模拟,运用傅立叶级数拟合技术得到了运动与波浪增阻,数值结果与物理试验的结果吻合较好。同时,通过波阻成分分析给出了波浪增阻中的辐射和绕射增阻成分。进一步推广研究了斜浪中的船舶运动响应和波阻增加,以及给出了短波增阻预报方法,即对于遭遇短波,船体运动较小,可直接以固定模型计算短波增阻（绕射增阻）。波长、浪向对波浪增阻影响的研究,提高了对船舶波浪增阻机理的认识。（3）船舶横摇阻尼是准确预报船舶在波浪中横摇运动的关键因素之一。基于RANS方法,以VOF法捕捉自由液面,使用重叠网格技术实现船舶横摇运动,给出了船模自由横摇衰减虚拟试验技术。分析了不同网格、时间步长等因素对船舶自由横摇衰减数值模拟计算结果的影响,验证了该虚拟试验技术的稳定性和可靠性,通过与试验结果的对比,确认了该技术的有效性。当前船舶横摇阻尼的获取一般是根据自由横摇衰减曲线采用消灭曲线法或是能量法。本文引入系统非参数辨识,分别采用Tikhonov’s正则方法和随机反问题求解方法求解第一类Volterra积分方程,对船舶自由横摇衰减非线性动力系统进行非参数辨识,建立了针对船舶自由横摇衰减虚拟试验的系统非参数辨识方法—基于Tikhonov’s正则化和基于马尔科夫链蒙特卡洛方法（Markov Chain Monte Carlo,MCMC）的非参数辨识法。相对于传统方法,该测试分析技术事先不需要给定阻尼模型,避免了给动力系统作过多假设,具有明显的优越性。通过将阻尼、非线性回复力代入运动方程计算获得的运动重构,与CFD数值结果进行了对比分析,证实了基于船舶自由横摇衰减虚拟试验的非参数辨识方法的有效性。并研究了舭龙骨宽度、航速、初始横摇角、模型尺度、限制水域对横摇阻尼、非线性回复力的影响。（4）研究中发现基于CFD方法对船舶参数横摇数值模拟研究和公开发表的论文较少,事实上船舶参数横摇受粘性影响较大,非线性现象较强,CFD方法考虑粘性和时域非线性,优势突出。论文采用了两种方法模拟参数横摇:方法一是结合势流理论和CFD的混合方法;方法二是发挥CFD优势直接进行时域模拟,对船体遭遇波浪时的运动初始阶段,给出了两种新的初始扰动激励方式,建立了基于RANS的船舶参数横摇虚拟试验模拟。CFD方法考虑了流体的粘性,实时捕捉自由液面,能根据瞬时湿表面积计算回复力,该方法不仅能模拟参数横摇的发生,也能模拟大幅度参数横摇后非线性现象的发展,在计算结果的精度、物理机制认识等方面均有明显的优势。论文研究了初始条件、航速、波陡、横向惯性矩、重心垂向高度对参数横摇的影响,给出了参数横摇横摇幅值关于航速、波陡、横向惯性矩、重心垂向高度等参数的图谱。该研究不仅增强了船舶参数横摇的机理认识,而且对船型设计、船舶运营、船舶装载具有重要的指导作用和参考价值。
杨旺林[10]（2017）在《水面无人艇运动模态实时监测系统设计的初步研究》文中研究指明USV的巨大潜力使得世界上多个国家对USV的研究日益火热。在高度动态和不可预测的海洋环境里,为了提高水面无人艇自身安全性及执行任务的可靠性,对无人艇运动模态的实时监测很有必要。本文提出了水面无人艇运动模态实时监测系统的概念,有机结合多项硬件、软件系统构建了水面无人艇运动模态实时监测系统,对水面无人艇稳性、快速性、操纵性、耐波性等四项性能进行实时监测。设计并制作了一艘含有防飞溅条的新型水面无人艇,通过系列试验对所设计的水面无人艇运动模态实时监测系统分别进行了各项分系统、总系统的验证。根据该系统的设计思路制定了系统成功判定标准,并结合试验具体情况,判定所设计的水面无人艇运动模态实时监测系统工作正常,系统设计成功。具体工作如下:（1）就构建USV运动模态实时监测系统所要涉及到的方法、原理、硬件仪器、所需条件等方面,结合市场调查和大量的文献查找,进行了论证。论证结果表明本文设计的USV运动模态实时监测系统原理正确、方案可行。（2）提出了新型水面无人艇的选型依据和创新性设计,完成了艇模制作。分别给出了推进系统和操纵系统的详细设计和计算过程,确定了合适的主机、轴系、螺旋桨、舵叶和舵机。（3）构建了USV运动模态实时监测硬件系统。采用PAC作为艇载核心控制器,导航定位系统由DGPS和三维电子罗盘组成,姿态测量系统由激光测距传感器、微惯导系统姿态测量仪MTi构成,数据传输采用无线数传电台,能源系统主要采用24V磷酸铁锂蓄电池及变压器和1.5V5#电池组,数据分析系统采用PC电脑。笔者对各类设备和传感器的工作原理进行了较为详细的阐述,通过反复测试,该硬件监测系统可以满足需求。（4）构建了USV运动模态实时监测软件系统。包括:建立了USV稳性、快速性、操纵性、耐波性相关运动数学模型,基于遗传算法确立了快速性、操纵性、耐波性等性能研究的系统辨识模型并基于VB 6.0改编了系统辨识程序;基于VB.NET语言编写了USV运动控制、数据采集、数据传输等程序。对USV运动模态实时监测系统进行了试验验证。由于USV设备布置固定后,在航行过程中重量重心不会发生变化,故初稳性高度不会发生变化,所以对于水面无人艇稳性性能的实时监测以倾斜试验结果作为参考,文中通过倾斜试验计算得出了初稳性高度。分别进行了水面无人艇快速性、耐波性、操纵性各分系统的实时监测试验,验证了各分项监测系统能对所涉性能进行正常的实时监测。最后通过模拟USV在任务执行中可能会出现的航行情况,进行了水面无人艇运动模态实时监测系统总的试验验证。试验结果表明,所设计的水面无人艇运动模态实时监测系统成功。
二、动态参数测量仪在船舶动稳性预报中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、动态参数测量仪在船舶动稳性预报中的应用（论文提纲范文）
（1）基于自航试验的船舶操纵运动灰箱辨识建模（论文提纲范文）
| 创新点摘要 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 工程意义 |
| 1.3 船舶操纵运动建模的进展 |
| 1.3.1 船舶操纵性标准与规则的进展 |
| 1.3.2 船舶操纵运动建模方法的进展 |
| 1.3.3 船舶操纵运动EFD建模方法的进展 |
| 1.3.4 船舶操纵运动CFD建模方法的进展 |
| 1.4 船舶操纵运动辨识建模算法的进展 |
| 1.4.1 白箱辨识建模 |
| 1.4.2 黑箱辨识建模 |
| 1.4.3 灰箱辨识建模 |
| 1.5 船舶操纵运动模型结构与参数的进展 |
| 1.6 船舶自航试验及其标准的进展 |
| 1.7 本研究领域存在的问题 |
| 1.7.1 模型方面的问题 |
| 1.7.2 数据方面的问题 |
| 1.7.3 算法方面的问题 |
| 1.8 本文的主要工作安排 |
| 1.8.1 拟解决问题与分析 |
| 1.8.2 研究对象 |
| 1.8.3 研究思路 |
| 1.8.4 论文结构 |
| 2 船舶操纵运动辨识建模的模型、算法和试验方案 |
| 2.1 辨识建模的模型 |
| 2.1.1 船舶操纵的运动学 |
| 2.1.2 船舶操纵的动力学 |
| 2.2 辨识建模的算法 |
| 2.2.1 约束模试验的辨识 |
| 2.2.2 自航模试验的辨识 |
| 2.3 试验方案及其动力学约束 |
| 2.3.1 试验方案 |
| 2.3.2 理论计算舵力和横倾的方法 |
| 2.3.3 理论计算舵力与横倾的结果与分析 |
| 2.3.4 仿真计算舵力与横倾的方法 |
| 2.3.5 仿真计算舵力与横倾的结果与分析 |
| 2.3.6 理论计算与仿真计算的结果小结 |
| 2.4 试验方案的数据空间分布 |
| 2.4.1 试验数据分布的求解算法 |
| 2.4.2 试验数据分布的结果及分析 |
| 2.5 研究对象 |
| 2.5.1 自航模-KVLCC2 |
| 2.5.2 实船-YUKUN |
| 2.6 本章小结 |
| 3 自航模试验的灰箱辨识建模 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 参考模型及其筛选 |
| 3.2.1 参考模型 |
| 3.2.2 主尺度向量优化 |
| 3.2.3 主尺度向量筛选 |
| 3.3 基于参考模型的非辨识建模(RM) |
| 3.3.1 问题描述 |
| 3.3.2 KVLCC2的参考模型筛选 |
| 3.3.3 非数据驱动的RM建模实例 |
| 3.4 基于参考模型的灰箱辨识建模 |
| 3.4.1 灰箱模型 |
| 3.4.2 基于参考模型-随机森林的辨识建模(RM-RF) |
| 3.4.3 基于参考模型-贝叶斯神经网络的辨识建模(RM-BRN) |
| 3.4.4 改进的基于参考模型-随机森林的辨识建模(RM-IRF) |
| 3.5 本章小结 |
| 4 灰箱辨识建模的超参优化 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于RM-SVM的灰箱辨识建模 |
| 4.2.1 纵向加速度LSVM的求解 |
| 4.2.2 横向加速度和转向加速度LSVM的求解 |
| 4.2.3 纵向、横向和转向加速度的预报 |
| 4.2.4 RM-SVM与SVM的建模区别 |
| 4.3 RM-SVM超参对建模精度的影响分析 |
| 4.3.1 软间隔 |
| 4.3.2 核函数比例 |
| 4.3.3 不敏感边界 |
| 4.4 RM-SVM的超参优化方法 |
| 4.4.1 PS超参优化算法 |
| 4.4.2 PS优化RM-SVM超参 |
| 4.5 超参优化与辨识建模的结果与分析 |
| 4.5.1 超参优化的结果与讨论 |
| 4.5.2 辨识模型的有效性验证 |
| 4.5.3 辨识模型的泛化能力与预报精度评价 |
| 4.6 灰箱辨识建模的算法对比 |
| 4.7 自航模整体型操纵运动模型辨识 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 灰箱辨识建模的实船验证 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 实船试验数据处理 |
| 5.2.0 实船试验概况 |
| 5.2.1 测量设备及数据 |
| 5.2.2 定位测速测量数据的校核与分析 |
| 5.2.3 风速风向测量数据的校核与分析 |
| 5.3 干扰求解与试验修正的方法 |
| 5.3.1 干扰求解与试验修正的问题描述 |
| 5.3.2 干扰求解与试验修正的假设条件 |
| 5.3.3 干扰求解与试验修正的方法设计 |
| 5.4 干扰求解与试验修正的结果与分析 |
| 5.4.1 风浪漂移力的计算结果 |
| 5.4.2 风浪漂移距离的计算结果 |
| 5.4.3 轨迹的漂移距离的修正结果 |
| 5.4.4 附体坐标系速度的修正结果 |
| 5.4.5 求解与修正的结果分析 |
| 5.5 实船操纵灰箱模型验证算例 |
| 5.5.1 实船灰箱模型训练 |
| 5.5.2 实船灰箱模型泛化能力与预报精度评价 |
| 5.6 实船整体型操纵运动模型辨识 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 关于Z形试验中突然反压舵角时舵的法向力相关因素 |
| 附录B 船型及主尺度数据 |
| 附录C 参考模型的船舶尺度 |
| 附录D 船舶海试数据 |
| 附录E RM-RF算法随机森林的训练结果 |
| 附录F 育鲲轮试验的场地与天气概况 |
| 作者简历及攻读博士学位期间的科研成果 |
| 致谢 |
（2）四川省游览客船完整稳性评估与代表船型设计研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 客船航行安全适用标准及分析 |
| 1.3.2 客船完整稳性评估现状及分析 |
| 1.3.3 客船总体设计研究现状 |
| 1.4 主要研究内容及章节安排 |
| 第2章 四川省客船现状分析 |
| 2.1 四川省客船通航环境及分析 |
| 2.1.1 四川省水域概况 |
| 2.1.2 四川省水域气象水文特征 |
| 2.1.3 四川省内河航道航行区域划分 |
| 2.1.4 四川省客船通航环境分析结论 |
| 2.2 四川省现有客船特征分析 |
| 2.3 客船典型事故分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 四川省游览船完整稳性评估及设计建议 |
| 3.1 船舶稳性概述 |
| 3.1.1 稳性参数计算 |
| 3.1.2 稳性衡准数要求 |
| 3.2 典型客船完整稳性评估 |
| 3.2.1 典型客船完整稳性计算 |
| 3.2.2 关于衡准数取值分析 |
| 3.3 四川省旅游客船有关完整稳性要求的讨论及建议 |
| 3.3.1 特定客船抗风能力的评估 |
| 3.3.2 完整稳性衡准建议 |
| 3.4 新的完整稳性要求对船舶设计及建造的影响 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 四川游览船代表船型总体设计研究 |
| 4.1 四川游览船代表船型确定 |
| 4.1.1 客位数的选择 |
| 4.1.2 船型的选择 |
| 4.1.3 环保性能的考虑 |
| 4.2 船型总体构想及尺度 |
| 4.2.1 总体要求 |
| 4.2.2 船型及主尺度确定 |
| 4.3 总布置设计 |
| 4.3.1 总布置设计总体规划 |
| 4.3.2 防污染设计 |
| 4.3.3 外形设计 |
| 4.4 型线设计 |
| 4.4.1 双体船设计要点 |
| 4.4.2 尾部型线 |
| 4.4.3 首部型线 |
| 4.4.4 片体间距 |
| 4.5 代表船型稳性评估 |
| 4.6 能源配置 |
| 4.6.1 船用电池概述 |
| 4.6.2 电源容量计算与电池配置布局方案 |
| 4.6.3 电力系统架构设计 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间学术成果及参加的科研课题 |
（3）起重船PGC复合压载系统压载水调拨优化模型及应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 压载水调拨设计 |
| 1.2.2 动态规划求解策略 |
| 1.2.3 压载系统研究 |
| 1.3 压载系统存在的问题及研究意义 |
| 1.4 本文研究内容及组织结构 |
| 2 PGC复合压载系统调拨优化建模 |
| 2.1 PGC复合压载系统的运行原理 |
| 2.1.1 压载水泵压载系统 |
| 2.1.2 压缩空气-压载水泵压载系统 |
| 2.1.3 重力自流-压载水泵压载系统 |
| 2.2 最优压载时间建模 |
| 2.2.1 优化变量 |
| 2.2.2 优化目标 |
| 2.2.3 约束条件 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 压载水调拨案例分析 |
| 3.1 动态规划求解策略 |
| 3.2 压载水调拨案例分析 |
| 3.3 可行性分析 |
| 3.4 敏感性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 压载水调拨优化方案数据库设计应用 |
| 4.1 压载水调拨计算机控制系统 |
| 4.2 压载水调拨优化方案数据库功能设计 |
| 4.3 数据库及调用程序设计 |
| 4.4 数据库调用程序界面设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 起重船PGC复合压载硬件系统组成设计 |
| 5.1 系统设计方案 |
| 5.2 压载系统设计 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果 |
（4）船舶运动姿态估计与预报方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外船舶运动滤波方法研究现状 |
| 1.3 国内外船舶运动姿态预报方法研究现状 |
| 1.4 论文研究内容与结构 |
| 第2章 船舶运动非线性数学模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 船舶运动模型 |
| 2.2.1 坐标系定义 |
| 2.2.2 坐标系的变换 |
| 2.2.3 船舶运动数学模型 |
| 2.3 船舶平面运动合外力(力矩) |
| 2.3.1 船体流体惯性力和力矩 |
| 2.3.2 船体流体黏性力和力矩 |
| 2.3.3 螺旋桨的流体动力及力矩 |
| 2.4 船舶舵及舵机模型 |
| 2.5 海洋环境扰动模型 |
| 2.5.1 规则波 |
| 2.5.2 海浪 |
| 2.5.3 海风 |
| 2.5.4 海流 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于改进UKF的船舶运动滤波方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 改进的无迹卡尔曼滤波算法 |
| 3.2.1 船舶运动模型 |
| 3.2.2 无迹卡尔曼滤波算法 |
| 3.2.3 改进的无迹卡尔曼滤波算法 |
| 3.2.4 收敛性分析 |
| 3.3 船舶运动过程的仿真试验 |
| 3.3.1 仿真试验船模型及参数 |
| 3.3.2 算法性能评价 |
| 3.4 仿真试验与分析 |
| 3.4.1 仿真模拟试验结果 |
| 3.4.2 敏感性分析结果 |
| 3.4.3 仿真结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于改进LSTM算法的船舶运动极短期预报 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 改进的LSTM算法 |
| 4.2.1 LSTM神经网络模型 |
| 4.2.2 粒子群改进算法 |
| 4.2.3 一种多层异质粒子群改进算法(MHPSO) |
| 4.3 MHPSO算法性能分析 |
| 4.3.1 仿真环境 |
| 4.3.2 MHPSO算法仿真 |
| 4.3.3 仿真结果对比与分析 |
| 4.4 基于PSO-LSTM和 MHPSO-LSTM的预报模型 |
| 4.4.1 基于PSO优化的LSTM神经网络模型(PSO-LSTM) |
| 4.4.2 基于MHPSO优化的LSTM神经网络模型(MHPSO-LSTM) |
| 4.5 三种预报模型的船舶运动预报仿真试验及分析 |
| 4.5.1 升沉位移预报分析 |
| 4.5.2 横摇运动预报分析 |
| 4.5.3 纵摇运动预报分析 |
| 4.6 EMD-MHPSO-LSTM组合预报模型 |
| 4.6.1 经验模态分解(EMD)算法 |
| 4.6.2 基于EMD-MHPSO-LSTM组合预报模型的船舶运动预报 |
| 4.7 船舶运动预报仿真试验及分析 |
| 4.7.1 升沉位移预报分析 |
| 4.7.2 横摇运动预报分析 |
| 4.7.3 纵摇运动预报分析 |
| 4.8 本章小结 |
| 第5章 船舶运动姿态在线建模递推预报方法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 快速稀疏最小二乘支持向量机 |
| 5.2.1 支持向量机 |
| 5.2.2 最小二乘支持向量机 |
| 5.2.3 FSALS-SVM算法 |
| 5.3 双向LSTM神经网络 |
| 5.3.1 双向循环神经网络 |
| 5.3.2 Bi LSTM神经网络 |
| 5.4 基于FSALS-SVM与 Bi LSTM组合的船舶运动姿态在线预报模型 |
| 5.5 仿真试验分析 |
| 5.5.1 横摇运动预报 |
| 5.5.2 纵摇运动预报 |
| 5.5.3 升沉位移预报 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
| 附录A 专有名词的英文缩写列表汇总 |
（5）筒型基础气浮拖航过程气-液-固耦合机理及浮运特性试验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第 1 章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 筒型基础研究现状 |
| 1.2.2 气浮结构研究现状 |
| 1.2.3 拖航稳性研究现状 |
| 1.3 论文的主要研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第2章 气浮筒型基础气-液-固耦合动力学理论分析 |
| 2.1 气浮筒型基础稳性分析 |
| 2.1.1 正浮态稳性分析 |
| 2.1.2 小倾角稳性分析 |
| 2.1.3 大倾角稳性分析 |
| 2.2 气浮筒型基础刚度系数分析 |
| 2.2.1 气浮筒型基础垂荡刚度 |
| 2.2.2 气浮筒型基础摇摆刚度 |
| 2.3 气浮筒型基础运动响应分析 |
| 2.3.1 一般运动方程 |
| 2.3.2 气浮筒型基础垂荡运动 |
| 2.3.3 气浮筒型基础摇摆运动 |
| 2.4 气浮筒型基础波浪荷载分析 |
| 2.4.1 莫里森公式 |
| 2.4.2 弗劳德-克雷洛夫力 |
| 2.4.3 绕射/辐射理论 |
| 2.5 随机波理论 |
| 2.5.1 谱分析基础 |
| 2.5.2 随机波谱密度公式 |
| 2.6 小结 |
| 第3章 波流联合作用下的气浮筒型基础运动响应分析 |
| 3.1 气浮筒型基础稳性计算 |
| 3.1.1 下沉过程与折减系数 |
| 3.1.2 临界漏气角 |
| 3.1.3 风荷载及风倾力矩 |
| 3.1.4 浮态计算 |
| 3.2 气浮筒型基础波浪运动响应 |
| 3.2.1 建模概述 |
| 3.2.2 小倾角稳性计算 |
| 3.2.3 静水拖航计算 |
| 3.2.4 规则波下的运动响应 |
| 3.2.5 不规则波下的运动响应 |
| 3.2.6 波流耦合作用 |
| 3.3 气垫组合分析及气舱失效运动响应 |
| 3.3.1 气垫组合及刚度分析 |
| 3.3.2 不同气垫组合的运动响应分析 |
| 3.3.3 气舱失效模式分析 |
| 3.3.4 边舱失效调平后的运动响应分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 气浮筒型基础静水拖航阻力及遮蔽效应分析 |
| 4.1 模型设计 |
| 4.1.1 相似理论 |
| 4.1.2 模型制作 |
| 4.1.3 试验组次 |
| 4.2 静稳性分析 |
| 4.2.1 摇摆固有周期 |
| 4.2.2 垂荡固有周期 |
| 4.3 静水拖航试验结果分析 |
| 4.3.1 拖航倾角 |
| 4.3.2 气压力 |
| 4.3.3 拖缆力 |
| 4.4 拖航数值模拟研究 |
| 4.4.1 数值模型及边界条件 |
| 4.4.2 流场分析 |
| 4.4.3 压力分析 |
| 4.5 多个气浮基础拖航遮蔽效应分析 |
| 4.5.1 多个基础拖航试验及数值计算 |
| 4.5.2 多个基础拖航遮蔽效应影响 |
| 4.5.3 串联拖航数量影响 |
| 4.5.4 拖航阻力计算 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 气浮筒型基础波浪拖航运动响应试验研究 |
| 5.1 模型设计 |
| 5.2 波浪作用下的稳性分析 |
| 5.2.1 摇摆固有周期 |
| 5.2.2 垂荡固有周期 |
| 5.2.3 幅频响应分析 |
| 5.3 波浪作用下的拖航运动响应分析 |
| 5.3.1 运动响应时程分析 |
| 5.3.2 航速对运动响应的影响 |
| 5.3.3 波浪要素对运动响应的影响 |
| 5.3.4 不规则波对运动响应的影响 |
| 5.4 实浮结构波浪运动响应试验 |
| 5.4.1 实浮结构稳性分析 |
| 5.4.2 实浮结构波浪运动响应 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 气浮筒型基础气舱失效分析 |
| 6.1 气舱失效设计及调控方法 |
| 6.2 气舱失效及调控过程分析 |
| 6.2.1 边舱失效模式一（破1号舱调2号6号舱） |
| 6.2.2 边舱失效模式二（破6号舱调1号5号舱） |
| 6.2.3 边舱失效模式三（破5号舱调4号6号舱） |
| 6.2.4 中舱失效模式（破7号舱） |
| 6.3 边舱失效及调控后的波浪稳性分析 |
| 6.4 中舱失效及调控后的波浪运动响应分析 |
| 6.4.1 中舱失效稳性分析 |
| 6.4.2 中舱失效波浪运动响应 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 本文创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（6）基于动力定位的沙漏型FDPSO运动控制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要符号表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 海洋浮体运动控制方法和推力分配算法研究进展 |
| 1.2.1 动力定位控制方法研究进展 |
| 1.2.2 动力定位推进器及推力分配算法研究进展 |
| 1.2.3 参数振动问题研究概况 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 2 沙漏型FDPSO动力定位纵荡-纵摇耦合运动特性与控制方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 浮体纵摇运动水池模型试验 |
| 2.2.1 模型参数 |
| 2.2.2 坐标系 |
| 2.2.3 试验水池及造波系统 |
| 2.2.4 测量仪器 |
| 2.2.5 波浪参数 |
| 2.2.6 试验数据测量与分析 |
| 2.3 基于动力定位条件下沙漏型浮体完整运动模型的运动响应研究 |
| 2.3.1 动力定位沙漏型浮体完整运动模型 |
| 2.3.2 基于完整运动模型的沙漏型浮体运动响应研究 |
| 2.4 动力定位条件下沙漏型浮体纵荡-纵摇耦合运动研究 |
| 2.4.1 沙漏型浮体纵荡-纵摇耦合运动原因分析 |
| 2.4.2 不同K_(P11)时浮体纵荡和纵摇运动响应对比 |
| 2.5 抑制沙漏型浮体大幅纵荡和纵摇运动的控制方法及最优控制参数设计 |
| 2.5.1 纵荡控制力中考虑纵摇运动的控制方法 |
| 2.5.2 最优控制参数设计 |
| 2.5.3 算例分析 |
| 2.6 纵荡控制力中考虑纵摇回复刚度的控制方法对定位效果和稳性的影响 |
| 2.6.1 不同K_(P11)时纵荡控制力中考虑纵摇回复刚度方法的控制效果 |
| 2.6.2 纵荡控制力中考虑纵摇回复刚度方法对浮体稳性的影响分析 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 基于分段设计的自适应模糊PID控制方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 滤波器 |
| 3.3 改进的一阶线性推力模型 |
| 3.4 分段PID控制方法 |
| 3.4.1 分段PID控制方法 |
| 3.4.2 分段PID控制方法与线性PID控制方法的控制效果对比 |
| 3.5 基于分段设计的单输出自适应模糊PID控制方法 |
| 3.5.1 基于分段设计的单输出自适应模糊PID控制方法 |
| 3.5.2 不同控制方法的控制效果对比 |
| 3.6 考虑纵荡-纵摇耦合作用的双输出自适应模糊PID控制方法 |
| 3.6.1 基于分段设计的双输出自适应模糊PID控制方法 |
| 3.6.2 系统稳定性分析 |
| 3.6.3 不同控制方法的控制效果对比 |
| 3.6.4 不同K_(P11)下模糊长度f和分段长度s对控制效果的影响 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 风力矩作用下沙漏型FDPSO平均纵摇角问题 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 沙漏型FDPSO受风载荷计算与分析 |
| 4.2.1 基于CCS规范计算沙漏型FDPSO受风载荷 |
| 4.2.2 基于CFD方法计算沙漏型FDPSO受风载荷 |
| 4.3 沙漏型FDPSO的平均纵摇角问题 |
| 4.3.1 控制方法 |
| 4.3.2 3-DOF推力分配方案 |
| 4.3.3 不同海况下沙漏型FDPSO的平均纵摇角问题 |
| 4.4 沙漏型FDPSO平均纵摇角问题的原因分析 |
| 4.5 消除沙漏型FDPSO较大平均纵摇角的方法 |
| 4.5.1 考虑风倾力矩前馈的控制方法 |
| 4.5.2 现有的可伸缩全回转推进器的应用 |
| 4.5.3 正交两向平面内全回转推进器和空间全方位回转推进器的提出 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 沙漏型FDPSO非线性艏摇运动控制研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 沙漏型FDPSO建造精度对艏摇运动的影响研究 |
| 5.3 沙漏型FDPSO浮体非线性艏摇运动模型 |
| 5.4 最优艏向控制下的沙漏型浮体非线性艏摇问题 |
| 5.4.1 多尺度法求解稳定的零解边界 |
| 5.4.2 LP法求解稳定的零解边界 |
| 5.4.3 数值验证 |
| 5.5 初始艏向角对最优艏向模式下沙漏型浮体艏摇稳定性影响 |
| 5.5.1 线性模型下(sin(x_6)=x_6)艏摇解析解与数值解稳定区对比 |
| 5.5.2 艏摇精确模型sin(x_6)=sin(x_6)数值解与线性模型(sin(x_6)=x_6)解析解稳定区对比 |
| 5.5.3 精确模型下初始艏向角对浮体艏摇零解稳定区影响 |
| 5.6 控制参数对最优艏向模式下沙漏型浮体艏摇稳定区的影响分析 |
| 5.6.1 影响因素选取 |
| 5.6.2 纵荡控制参数K_(P11)和K_(D11)对沙漏型浮体艏摇稳定性的影响 |
| 5.6.3 艏摇控制参数K_(P66)和K_(D66)对沙漏型浮体艏摇稳定性的影响 |
| 5.6.4 艏摇和纵荡频率比对沙漏型浮体艏摇稳定性的影响 |
| 5.7 艏向保持模式下的沙漏型浮体非线性艏摇问题 |
| 5.8 最优艏向控制与艏向保持控制模式下浮体运动响应对比 |
| 5.9 本章小结 |
| 6 全结论与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 创新点摘要 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）一种可搭载无人机的无人艇设计初步研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 选题的理论意义和实用价值 |
| 1.3 课题背景及国内外研究现状和发展趋势 |
| 1.3.1 水面无人艇国内外研究现状和发展趋势 |
| 1.3.2 水面无人艇性能试验的国内外研究现状 |
| 1.4 船舶动力定位系统 |
| 1.5 水面无人艇智能运动控制现状 |
| 1.6 课题研究内容 |
| 1.7 本章小结 |
| 第2章 可搭载无人机的无人艇艇型选型分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于模糊数学的高性能船船型评优 |
| 2.2.1 因素集 |
| 2.2.2 确定因素隶属函数 |
| 2.2.3 建立权重集 |
| 2.2.4 评优计算及分析 |
| 2.3 初步设计分析 |
| 2.3.1 用途及航区 |
| 2.3.2 船型分析 |
| 2.3.3 船级选择 |
| 2.3.4 主机选型 |
| 2.3.5 航速及续航力 |
| 2.3.6 结构与稳性分析 |
| 2.3.7 主要设备 |
| 2.4 方案初步设计 |
| 2.4.1 主尺度确定 |
| 2.4.2 型线设计 |
| 2.4.3 上层建筑设计 |
| 2.4.4 总布置设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 可搭载无人机的无人艇主要系统设计及模型制作 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 艇模推进及操纵系统设计 |
| 3.2.1 螺旋桨设计 |
| 3.2.2 电机选型设计 |
| 3.2.3 轴系设计 |
| 3.3 吊舱结构设计 |
| 3.3.1 舱体设计 |
| 3.3.2 固定结构设计 |
| 3.3.3 吊舱工作原理 |
| 3.3.4 吊舱电机选型及螺旋桨设计 |
| 3.3.5 舵机选型 |
| 3.4 艇模制作 |
| 3.5 设备安装 |
| 3.5.1 控制系统安装 |
| 3.5.2 推进系统安装 |
| 3.5.3 操作系统安装 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 可搭载无人机的无人艇主要性能试验 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 快速性试验 |
| 4.3 操纵性试验 |
| 4.4 耐波性试验 |
| 4.5 横摇系统辨识 |
| 4.6 纵摇系统辨识 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 可搭载无人机的无人艇智能控制系统设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 核心控制器 |
| 5.3 导航定位系统 |
| 5.3.1 DGPS |
| 5.3.2 三维电子罗盘 |
| 5.4 环境感知系统 |
| 5.4.1 摄像机 |
| 5.4.2 风速、风向传感器 |
| 5.5 通信系统 |
| 5.6 能源系统 |
| 5.7 无人机 |
| 5.7.1 无人机型号介绍 |
| 5.7.2 无人机控制方式 |
| 5.7.3 无人机与无人艇的通信协议 |
| 5.7.4 无人机回收仓设计 |
| 5.8 本章小结 |
| 第6章 可搭载无人机的无人艇数学模型建立及动力定位 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 无人艇受力分析 |
| 6.2.1 风 |
| 6.2.2 波浪 |
| 6.2.3 海流 |
| 6.3 无人艇动力定位 |
| 6.3.1 无人艇动力定位实现思想 |
| 6.3.2 无人艇动力定位的工作阶段 |
| 6.4 动力定位架构 |
| 6.5 动力定位航行系统 |
| 6.5.1 动力定位航行控制算法 |
| 6.5.2 隶属度函数的确定 |
| 6.5.3 岸机控制及接收程序 |
| 6.6动力定位航行实验 |
| 6.7 试验数据分析 |
| 6.8 无人机试验 |
| 6.9 岸机监测 |
| 6.10 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 1.论文的主要工作总结 |
| 2.论文的研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（8）基于CFD的双桨双舵船四自由度MMG模型建模及操纵性预报研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究目的和意义 |
| 1.2 国内外相关研究进展 |
| 1.2.1 船模及实船试验研究进展 |
| 1.2.2 船舶操纵运动数学模型研究进展 |
| 1.2.3 船舶操纵运动CFD模拟研究进展 |
| 1.3 本文的主要研究工作 |
| 1.4 本文的主要创新点 |
| 第二章 双桨双舵船四自由度操纵运动数学模型 |
| 2.1 坐标系与船舶运动 |
| 2.2 四自由度Abkowitz模型 |
| 2.3 四自由度MMG模型 |
| 2.3.1 船体水动力模型 |
| 2.3.2 螺旋桨水动力模型 |
| 2.3.3 舵水动力模型 |
| 2.4 主机数学模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 CFD数值模拟理论及方法 |
| 3.1 控制方程 |
| 3.2 湍流模型 |
| 3.3 近壁面处理 |
| 3.4 数值求解方法 |
| 3.4.1 控制方程离散 |
| 3.4.2 压力-速度耦合 |
| 3.5 自由面捕捉 |
| 3.6 刚体运动处理 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于CFD方法的船体水动力建模研究 |
| 4.1 约束模试验数值模拟 |
| 4.1.1 研究对象及工况 |
| 4.1.2 计算域、边界条件及网格划分 |
| 4.1.3 收敛性分析 |
| 4.1.4 数值结果 |
| 4.2 横摇衰减试验数值模拟 |
| 4.2.1 研究对象及工况 |
| 4.2.2 计算域、边界条件及网格划分 |
| 4.2.3 收敛性分析 |
| 4.2.4 数值结果 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 基于CFD方法的螺旋桨水动力建模研究 |
| 5.1 斜流工况下敞水桨水动力性能分析 |
| 5.1.1 研究对象及工况 |
| 5.1.2 计算域、边界条件及网格划分 |
| 5.1.3 收敛性分析 |
| 5.1.4 数值结果 |
| 5.2 操纵工况下船后桨水动力性能分析 |
| 5.2.1 研究对象及工况 |
| 5.2.2 计算域、边界条件及网格划分 |
| 5.2.3 收敛性分析 |
| 5.2.4 数值结果 |
| 5.2.5 船后桨水动力建模 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 基于CFD方法的舵水动力建模研究 |
| 6.1 研究对象及工况 |
| 6.2 计算域、边界条件及网格划分 |
| 6.3 收敛性分析 |
| 6.4 数值结果 |
| 6.4.1 水动力及力矩 |
| 6.4.2 船尾流场 |
| 6.5 舵水动力建模 |
| 6.5.1 船-舵干扰系数 |
| 6.5.2 舵法向力模型参数 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 自航模试验数值模拟及操纵性预报研究 |
| 7.1 船模四自由度操纵运动预报研究 |
| 7.1.1 回转试验数值模拟 |
| 7.1.2 Z形试验数值模拟 |
| 7.2 操纵过程中的船-桨-机相互作用研究 |
| 7.2.1 操纵运动过程中螺旋桨负荷变化 |
| 7.2.2 主机控制策略对操纵运动的影响 |
| 7.3 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 全文总结 |
| 8.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 |
| 攻读博士学位期间发表与录用的学术论文 |
| 致谢 |
（9）基于RANS的船舶阻力和耐波性虚拟试验与分析技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 船舶虚拟试验研究与进展 |
| 1.2.1 船舶CFD方法的研究与进展 |
| 1.2.2 船舶静水阻力的研究与进展 |
| 1.2.3 船舶波浪增阻的研究与进展 |
| 1.2.4 船舶横摇的研究与进展 |
| 1.2.5 船舶参数横摇的研究与进展 |
| 1.3 本文主要工作与创新点 |
| 1.3.1 本文主要工作内容 |
| 1.3.2 本文的创新点 |
| 第二章 基于CFD的船舶性能虚拟试验技术理论 |
| 2.1 流体控制方程 |
| 2.2 SST k-ω湍流模型 |
| 2.3 VOF模型 |
| 2.4 边界条件 |
| 2.5 数值求解方法 |
| 2.6 重叠网格技术 |
| 2.7 CFD数值结果的验证与确认方法 |
| 2.7.1 验证与确认方法的概念及相关术语 |
| 2.7.2 验证与确认步骤 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 不同航速船体绕流场数值模拟与静水阻力计算 |
| 3.1 RANS方法绕流场数值模拟计算域的确定 |
| 3.2 DTMB5512 Fr=0.28绕流场数值结果验证与确认 |
| 3.2.1 阻力系数验证与确认 |
| 3.2.2 船侧波高线验证与确认 |
| 3.3 中高航速船舶绕流数值模拟和阻力计算 |
| 3.3.1 船型几何主尺度和数值模型 |
| 3.3.2 阻力和姿态的数值结果 |
| 3.3.3 边界层 |
| 3.3.4 自由液面兴波 |
| 3.4 低航速船舶绕流数值模拟和阻力计算 |
| 3.4.1 低航速船舶绕流计算方法 |
| 3.4.2 航速对阻力的影响 |
| 3.4.3 低航速不同模型尺度船模绕流场数值结果的影响 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于RANS的船舶运动数值模拟和波浪增阻计算 |
| 4.1 数值波浪水池的创建与验证 |
| 4.1.1 数值造波与消波技术 |
| 4.1.2 数值波浪水池的建立 |
| 4.1.3 规则波数值结果 |
| 4.2 迎浪规则波中船舶运动和波浪增阻数值计算 |
| 4.2.1 计算对象和计算工况 |
| 4.2.2 计算域确定及数据处理 |
| 4.2.3 运动响应 |
| 4.2.4 波浪增阻响应和波阻成分分析 |
| 4.3 不同浪向角规则波中船舶运动和波浪增阻的数值计算 |
| 4.3.1 计算对象和计算工况 |
| 4.3.2 计算域的确定 |
| 4.3.3 运动响应 |
| 4.3.4 波浪增阻响应 |
| 4.4 船舶短波增阻数值计算 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 三维船体自由横摇衰减数值模拟与横摇阻尼计算 |
| 5.1 基于RANS方法船舶自由横摇衰减数值模拟 |
| 5.1.1 计算域的确定和网格的划分 |
| 5.1.2 数值方法和运动方程 |
| 5.1.3 自由横摇衰减运动数值结果的验证与确认 |
| 5.1.4 自由横摇衰减数值模拟结果分析 |
| 5.2 横摇阻尼计算 |
| 5.2.1 能量法 |
| 5.2.2 基于Tikhonov’s正则化的非参数辨识方法 |
| 5.2.3 基于MCMC的非参数辨识法 |
| 5.3 横摇阻尼特性研究 |
| 5.3.1 舭龙骨宽度对横摇阻尼的影响 |
| 5.3.2 航速对横摇阻尼的影响 |
| 5.3.3 初始横摇角对横摇阻尼的影响 |
| 5.3.4 模型尺度效应对横摇阻尼的影响 |
| 5.3.5 限制水域对横摇阻尼的影响 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 基于RANS的船舶参数横摇数值模拟与分析 |
| 6.1 几何模型和计算工况 |
| 6.2 结合CFD和势流理论的计算船舶参数横摇的混合方法 |
| 6.2.1 基于间接时域法的参数横摇运动模型 |
| 6.2.2 参数横摇数值计算 |
| 6.3 基于RANS的船舶参数横摇数值模拟与分析 |
| 6.3.1 船舶参数横摇模拟与分析 |
| 6.3.2 初始条件的影响 |
| 6.3.3 航速波陡的影响 |
| 6.3.4 横向惯性半径和重心垂向高度的影响 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 本文总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 确定粘性阻力的尾流测量 |
| 攻读博士学位期间已发表或录用的论文 |
| 致谢 |
（10）水面无人艇运动模态实时监测系统设计的初步研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题的理论意义和实用价值 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 水面无人艇研究现状与发展 |
| 1.2.2 水面无人艇运动建模 |
| 1.2.3 系统辨识研究现状 |
| 1.2.4 水面无人艇运动模态实时监测系统研究现状 |
| 1.3 本论文研究工作 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 USV运动模态实时监测系统设计论证 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 无人艇性能试验研究 |
| 2.3 无人艇性能试验硬件 |
| 2.3.1 核心控制器 |
| 2.3.2 稳性试验仪器 |
| 2.3.3 快速性试验仪器 |
| 2.3.4 耐波性试验仪器 |
| 2.3.5 操纵性试验仪器 |
| 2.4 无人艇艇载设备与岸机通讯 |
| 2.5 试验数据分析仪器 |
| 2.6 系统辨识在无人艇性能研究中的应用 |
| 2.6.1 遗传算法 |
| 2.6.2 混沌遗传算法 |
| 2.6.3 系统辨识 |
| 2.7 USV运动模态实时监测系统设计方案 |
| 2.8 方案可行性分析 |
| 2.9 本章小结 |
| 第3章 新型水面无人艇模选型设计与安装 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 艇模选型设计与制作 |
| 3.2.1 艇模选型 |
| 3.2.2 艇模制作 |
| 3.3 艇模推进系统设计与安装 |
| 3.3.1 主机选型 |
| 3.3.2 轴系设计 |
| 3.3.3 螺旋桨设计 |
| 3.4 艇模操纵系统设计与安装 |
| 3.4.1 舵叶的设计 |
| 3.4.3 舵机选型 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 USV运动模态实时监测硬件系统的设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 核心控制器 |
| 4.3 导航定位系统 |
| 4.3.1 DGPS |
| 4.3.2 三维电子罗盘 |
| 4.4 姿态测量系统 |
| 4.4.1 激光测距传感器 |
| 4.4.2 微惯导系统姿态测量仪MTi |
| 4.5 数据传输系统 |
| 4.6 能源系统 |
| 4.7 数据分析系统 |
| 4.8 设备布置方案 |
| 4.9 本章小结 |
| 第5章 USV运动模态实时监测软件系统的设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 操纵性数学模型 |
| 5.3 稳性数学模型 |
| 5.3.1 初稳性的计算 |
| 5.3.2 大倾角稳性的计算 |
| 5.4 耐波性数学模型 |
| 5.4.1 波浪概述 |
| 5.4.2 USV波浪中的横摇运动 |
| 5.4.3 USV波浪中的纵摇运动 |
| 5.5 快速性数学模型 |
| 5.6 USV运动模态实时监测系统相关程序 |
| 5.6.1 本文程序架构 |
| 5.6.2 串口设置部分子程序 |
| 5.6.3 运动控制部分子程序 |
| 5.6.4 数据保存部分子程序 |
| 5.6.5 数据传输部分子程序 |
| 5.7 本章小节 |
| 第6章 USV运动模态实时监测系统试验验证 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 USV稳性实时监测试验 |
| 6.2.1 USV倾斜试验方案 |
| 6.2.2 USV倾斜试验数据与分析 |
| 6.3 USV快速性实时监测试验 |
| 6.3.1 USV快速性实时监测试验方案 |
| 6.3.2 USV快速性实时监测试验情况与分析 |
| 6.4 USV操纵性实时监测试验 |
| 6.4.1 USV操纵性实时监测试验方案 |
| 6.4.2 USV操纵性实时监测试验情况与分析 |
| 6.5 USV耐波性实时监测试验 |
| 6.5.1 USV耐波性实时监测试验方案 |
| 6.5.2 USV耐波性实时监测试验情况与分析 |
| 6.6 USV运动模态实时监测试验 |
| 6.6.1 USV运动模态实时监测试验方案 |
| 6.6.2 USV运动模态实时监测试验情况与分析 |
| 6.7 本章小节 |
| 总结与展望 |
| 1.论文的主要工作总结 |
| 2.论文的研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
四、动态参数测量仪在船舶动稳性预报中的应用（论文参考文献）
- [1]基于自航试验的船舶操纵运动灰箱辨识建模[D]. 梅斌. 大连海事大学, 2020(01)
- [2]四川省游览客船完整稳性评估与代表船型设计研究[D]. 谭祖贤. 武汉理工大学, 2020(08)
- [3]起重船PGC复合压载系统压载水调拨优化模型及应用研究[D]. 于德义. 大连海事大学, 2019(07)
- [4]船舶运动姿态估计与预报方法研究[D]. 张彪. 哈尔滨工程大学, 2020(04)
- [5]筒型基础气浮拖航过程气-液-固耦合机理及浮运特性试验研究[D]. 赵荥. 天津大学, 2019(01)
- [6]基于动力定位的沙漏型FDPSO运动控制方法研究[D]. 王琳琳. 大连理工大学, 2019(06)
- [7]一种可搭载无人机的无人艇设计初步研究[D]. 马朝朝. 江苏科技大学, 2019(03)
- [8]基于CFD的双桨双舵船四自由度MMG模型建模及操纵性预报研究[D]. 郭海鹏. 上海交通大学, 2019(06)
- [9]基于RANS的船舶阻力和耐波性虚拟试验与分析技术研究[D]. 蒋银. 上海交通大学, 2018(01)
- [10]水面无人艇运动模态实时监测系统设计的初步研究[D]. 杨旺林. 江苏科技大学, 2017(02)