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基于固定网格小波神经网络的不规则波中船舶横摇运动在线预报
被引量：
4
1
作者
黄柏刚
邹早建
《船舶力学》
EI
CSCD
北大核心
2020年第6期693-705,共13页
船舶横摇运动预报对于船舶安全与作业非常重要。本文应用固定网格小波神经网络在线预报不规则波中的船舶横摇运动。该固定网格小波神经网络由离散的小波激活函数组成,其结构和参数可以基于滑动数据窗在线调整;在每一个滑动数据窗,误差...
船舶横摇运动预报对于船舶安全与作业非常重要。本文应用固定网格小波神经网络在线预报不规则波中的船舶横摇运动。该固定网格小波神经网络由离散的小波激活函数组成,其结构和参数可以基于滑动数据窗在线调整;在每一个滑动数据窗,误差下降比判据被用来从小波函数库中选择重要的小波函数项来构建小波神经网络模型,直到该模型可以较好地表达所研究的非线性系统,获得的模型一般比较简洁。预报结果表明,仅仅几个小波函数项就可以很好地捕捉到不规则波中船舶横摇运动的非线性动力学内在特性,这不仅展示了小波函数很强的非线性表达能力,也证实了所采用的建模方法对于预报船舶在不规则波中的横摇运动的有效性。
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关键词
船舶横摇运动
不规则
波
在线预报
固定网格小波神经网络
滑动数据窗
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职称材料
基于机器学习预测流场特征的网格生成技术研究进展
被引量：
3
2
作者
韩天依星
皮思源
+5 位作者
胡姝瑶
许晨豪
万凯迪
高振勋
蒋崇文
李椿萱
《航空科学技术》
2022年第7期29-45,共17页
网格技术是影响数值模拟精度的一项重要技术。本文针对基于机器学习预测流场特征的网格生成框架,对流场特征指示器、机器学习预测流场、网格自动生成及自适应三项支撑技术进行了简要综述。现有的流场特征指示器与机器学习方法相结合有...
网格技术是影响数值模拟精度的一项重要技术。本文针对基于机器学习预测流场特征的网格生成框架,对流场特征指示器、机器学习预测流场、网格自动生成及自适应三项支撑技术进行了简要综述。现有的流场特征指示器与机器学习方法相结合有望成为提供网格生成先验参考的有效手段。在机器学习方面,适用于流体力学的物理嵌入方法是降低机器学习样本要求的可行方法。兼顾拓扑与密度分布的三维结构网格自动生成方法有待进一步研究。
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关键词
激
波
检测
误差估计
机器学习
数据降维
神经网络
流场预测
网格
生成
网格
自适应
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职称材料
题名
基于固定网格小波神经网络的不规则波中船舶横摇运动在线预报
被引量：
4
1
作者
黄柏刚
邹早建
机构
上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院
上海交通大学海洋工程国家重点实验室
出处
《船舶力学》
EI
CSCD
北大核心
2020年第6期693-705,共13页
基金
国家自然科学基金资助项目(51779140)。
文摘
船舶横摇运动预报对于船舶安全与作业非常重要。本文应用固定网格小波神经网络在线预报不规则波中的船舶横摇运动。该固定网格小波神经网络由离散的小波激活函数组成,其结构和参数可以基于滑动数据窗在线调整;在每一个滑动数据窗,误差下降比判据被用来从小波函数库中选择重要的小波函数项来构建小波神经网络模型,直到该模型可以较好地表达所研究的非线性系统,获得的模型一般比较简洁。预报结果表明,仅仅几个小波函数项就可以很好地捕捉到不规则波中船舶横摇运动的非线性动力学内在特性,这不仅展示了小波函数很强的非线性表达能力,也证实了所采用的建模方法对于预报船舶在不规则波中的横摇运动的有效性。
关键词
船舶横摇运动
不规则
波
在线预报
固定网格小波神经网络
滑动数据窗
Keywords
ship roll motion
irregular waves
online prediction
fixed grid wavelet network
sliding data window
分类号
U661.32 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
基于机器学习预测流场特征的网格生成技术研究进展
被引量：
3
2
作者
韩天依星
皮思源
胡姝瑶
许晨豪
万凯迪
高振勋
蒋崇文
李椿萱
机构
北京航空航天大学国家计算流体力学实验室
北京航空航天大学宁波创新研究院先进飞行器与空天动力创新研究中心
出处
《航空科学技术》
2022年第7期29-45,共17页
文摘
网格技术是影响数值模拟精度的一项重要技术。本文针对基于机器学习预测流场特征的网格生成框架,对流场特征指示器、机器学习预测流场、网格自动生成及自适应三项支撑技术进行了简要综述。现有的流场特征指示器与机器学习方法相结合有望成为提供网格生成先验参考的有效手段。在机器学习方面,适用于流体力学的物理嵌入方法是降低机器学习样本要求的可行方法。兼顾拓扑与密度分布的三维结构网格自动生成方法有待进一步研究。
关键词
激
波
检测
误差估计
机器学习
数据降维
神经网络
流场预测
网格
生成
网格
自适应
Keywords
shock detection
error estimation
machine learning
dimension reduction
neural network
flow prediction
grid generation
grid adaption
分类号
V211.3 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于固定网格小波神经网络的不规则波中船舶横摇运动在线预报
黄柏刚
邹早建
《船舶力学》
EI
CSCD
北大核心
2020
4
在线阅读
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职称材料
2
基于机器学习预测流场特征的网格生成技术研究进展
韩天依星
皮思源
胡姝瑶
许晨豪
万凯迪
高振勋
蒋崇文
李椿萱
《航空科学技术》
2022
3
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