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摘要
实船在波浪中的操纵运动数学建模是船舶操纵性预报的难点。在静水中，实船操纵运动建模相对较易实现，在此基础上结合波浪力数学模型，可以产生虚拟的船舶在波浪中的操纵运动数据，再结合有限的波浪环境实测数据，形成虚实融合的数据，从而可以利用数据驱动手段，开展实船在波浪中的操纵运动数学建模研究。该文以某船为例，基于静水环境下实船实测数据，使用物理内嵌神经网络(physics informed neural network, PINN)辨识船舶操纵运动MMG方程水动力导数。记及波浪力模型后，形成船舶在波浪中操纵运动数学模型，基于此数学模型构造操纵运动数据，再结合有限的波浪环境数据，利用长短期记忆神经网络(long short term memory, LSTM)开展实船在波浪中的操纵运动在线预报研究。
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