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题名基于机器学习的船舶轴系安装校调方法研究
被引量：1
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作者
郑瑞栋
朱汉华
赵修叁
刘恒
尹志生
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机构
武汉理工大学船海与能源动力工程学院
武汉理工大学三亚科教创新园
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出处
《舰船科学技术》
北大核心
2025年第4期59-65,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(U2341284)
武汉理工大学三亚科教创新园开放基金(2022KF0019)。
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文摘
针对大型船舶长轴系装调效率较低,并且校中工作复杂的问题,开展基于机器学习的中间轴承校调方法研究。选取GA-BP神经网络算法作为机器学习模型,对船舶在设计、装调等过程中可能遇到的问题进行分析,并获得相关有效数据,用以训练船舶轴系校调机器学习模型。本文以某型船舶轴系校调为模型进行选取验证,结果表明,机器学习模型能够通过已有数据较为精确的识别轴系目前校中状态及安装高度,从而能够对船舶校调工作减少误差,有助于提升船舶长轴系安装质量及安装效率。
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关键词
船舶长轴系
轴系校调
GA-BP神经网络算法
轴系变位值计算
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Keywords
ship shafting
shafting alignment
GA-BP neural network
shafting displacement value calculation
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分类号
U664.21
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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