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题名一种改进的LSTM船舶运动极短期预报方法
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作者
洪智超
丁羿杰
刘蕾
王浩
张卫伟
徐立新
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机构
江苏科技大学
中国造船工程学会
南通鹏瑞海工科技有限公司
南通集海海洋装备有限公司
江苏省船舶与海洋工程装备技术创新中心
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出处
《船舶力学》
北大核心
2025年第9期1383-1396,共14页
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基金
国家重点研发计划资助项目(2022YFC2806600
2022YFC2806604)。
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文摘
船舶与海洋结构物的运动是具有时间序列特性的非线性运动,而长短期记忆人工神经网络(Long Short–Term Memory,LSTM)具有记忆时间间隔信息以及处理非线性数据的特性,非常适合处理此类具有时间序列特性的非线性运动,所以LSTM对船舶极短期运动响应预报具有显著优势。本文提出一种改进的LSTM船舶极短期运动响应预报方法,该方法通过提取包络线等手段将对船舶运动的预报转化为峰谷值的预报,可以降低传统LSTM模型的数据需求量,简化预报曲线复杂度,从而显著提高预报时长。本文通过用改进LSTM模型对规则波曲线、不规则波曲线、实体船运动曲线等进行预报,结果表明,改进的LSTM预报方法能将传统LSTM模型对不规则波的最大预报时长从6~8 s提升到20 s左右,且对突变信号等特殊信号有理想的预报结果,具有很高的实用价值。
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关键词
LSTM
船舶运动
极短期预报
包络线分析
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Keywords
LSTM
ship movement
very short-term forecast
envelope line analysis
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分类号
U671.99
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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题名低速船舶微气泡减阻数值研究
被引量：1
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作者
赵晓杰
宗智
王加夏
洪智超
胡俊明
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机构
江苏科技大学船舶与海洋工程学院
大连理工大学船舶工程学院
工业装备结构分析国家重点实验室
江苏省船舶与海洋工程装备技术创新中心
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出处
《船舶力学》
EI
CSCD
北大核心
2024年第3期368-378,共11页
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基金
江苏省自然科学基金资助项目(BK20220652)
国家自然科学基金重大项目(52192692)和面上项目(52171294)
+2 种基金
国家自然科学基金青年基金项目(52101359
52301321)
江苏省自然科学基金资助项目(BK20230669)。
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文摘
为了研究船舶微气泡减阻规律,本文基于OpenFOAM中两相欧拉数值模型,对低速散货船进行微气泡减阻数值研究。对气液两相分别建立控制方程,考虑五种相间作用力及气泡聚合和破碎,采用考虑气泡影响的改进k-ε湍流模型,忽略自由面影响,采用叠模模型研究喷气量、气泡直径、航速及吃水等因素对船舶微气泡减阻的影响,分析气体体积分数、湍流粘度和气泡直径分布等。结果表明:微气泡可以同时减少船舶摩擦阻力、粘压阻力和总阻力;喷气量直接影响减阻率,喷气量越大,减阻率越高;较小气泡的平均气体体积分数较大且气体分布更均匀,同时湍流运动粘度较小,可以更有效减阻;气泡沿着流向会聚并,气泡越小聚并越剧烈;较高航速和小吃水更有利于减阻。
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关键词
两相欧拉模型
微气泡减阻
船舶
摩擦阻力
数值模拟
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Keywords
two-phase Euler model
micro bubble drag reduction
ship
frictional resistance
numerical simulation
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分类号
U661.1
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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