科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
以肥大型船舶模型的试验数据为研究对象，分析单一船型参数与剩余阻力系数和自航因子的相关性。基于多元回归分析和径向基函数(Radial Basis Function, RBF)神经网络，对船型参数的数学建模预测方法进行研究。选取船舶主尺度参数，以及横剖面面积曲线和设计水线面这2类船舶型线特征参数，通过多元二次回归和RBF神经网络分析，得到对船舶性能产生重要影响的主要船型参数及其最佳组合，建立肥大型船剩余阻力系数和自航因子的数值预测模型。数值计算和试验测试结果表明，与只包含主尺度参数的预测模型相比，包含船舶型线特征参数的预测模型具有更好的准确性，可为船舶型线优化设计提供参考。
-
单位上海船舶运输科学研究所
