人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在船體放樣中的應(yīng)用研究.pdf

1、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network,ANN)技術(shù)在許多行業(yè)得到了成功應(yīng)用。在造船業(yè),ANN技術(shù)已應(yīng)用于船型的建模,并取得了一定的成果。目前,ANN在船體曲線(xiàn)擬合及光順?lè)矫娴膽?yīng)用研究工作大多停留在理論范圍,實(shí)際工程中主要采用BP算法進(jìn)行擬合,且大部分限于對(duì)小曲率、簡(jiǎn)單線(xiàn)型的船舶進(jìn)行曲線(xiàn)擬合。論文采用了更新的樣條權(quán)函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)較復(fù)雜的船型進(jìn)行了曲線(xiàn)擬合,使得多組型線(xiàn)光順成為可能。在擬合與光順船體型線(xiàn)的研究中,

2、論文主要完成了以下幾個(gè)方面的工作:
　　(1)研究了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和樣條權(quán)函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論,分析了兩種算法及其優(yōu)缺點(diǎn)。 (2)采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和樣條權(quán)函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,分別對(duì)三峽庫(kù)區(qū)的船型線(xiàn)進(jìn)行了曲線(xiàn)擬合,比較了兩種算法在實(shí)際曲線(xiàn)擬合中的差異,得出了采用樣條權(quán)函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行曲線(xiàn)擬合更符合工程實(shí)際需求的結(jié)論。
　　(3)提出了新的擬合曲線(xiàn)的方法,解決了在船體型線(xiàn)擬合中所遇到的兩個(gè)端點(diǎn)條件問(wèn)題:在折角位置如何處理端點(diǎn)條件、

3、在中部對(duì)稱(chēng)位置如何處理端點(diǎn)條件。
　　(4)提出了新的判斷曲線(xiàn)凹凸性并光順的方法。由于光順曲線(xiàn)的曲率應(yīng)該變化均勻,采用樣條權(quán)函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行曲線(xiàn)擬合時(shí)能方便的算出曲率,這就為多組型線(xiàn)光順提供了條件。進(jìn)行型線(xiàn)的數(shù)學(xué)光順時(shí),樣條權(quán)函數(shù)由于已經(jīng)求得每段曲線(xiàn)的函數(shù),能表達(dá)每點(diǎn)的斜率,從而能找出不合理的點(diǎn)對(duì)其進(jìn)行修正。
　　(5)提出了一種實(shí)用的方法,解決了曲率較大時(shí)所引起的轉(zhuǎn)角大以及局部扭曲的問(wèn)題。在采用樣條權(quán)函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行曲線(xiàn)擬