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文檔簡介
1、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network,ANN)技術(shù)在許多行業(yè)得到了成功應用。在造船業(yè),ANN技術(shù)已應用于船型的建模,并取得了一定的成果。目前,ANN在船體曲線擬合及光順方面的應用研究工作大多停留在理論范圍,實際工程中主要采用BP算法進行擬合,且大部分限于對小曲率、簡單線型的船舶進行曲線擬合。論文采用了更新的樣條權(quán)函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對較復雜的船型進行了曲線擬合,使得多組型線光順成為可能。在擬合與光順船體型線的研究中,
2、論文主要完成了以下幾個方面的工作:
(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。 (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,分別對三峽庫區(qū)的船型線進行了曲線擬合,比較了兩種算法在實際曲線擬合中的差異,得出了采用樣條權(quán)函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行曲線擬合更符合工程實際需求的結(jié)論。
(3)提出了新的擬合曲線的方法,解決了在船體型線擬合中所遇到的兩個端點條件問題:在折角位置如何處理端點條件、
3、在中部對稱位置如何處理端點條件。
(4)提出了新的判斷曲線凹凸性并光順的方法。由于光順曲線的曲率應該變化均勻,采用樣條權(quán)函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行曲線擬合時能方便的算出曲率,這就為多組型線光順提供了條件。進行型線的數(shù)學光順時,樣條權(quán)函數(shù)由于已經(jīng)求得每段曲線的函數(shù),能表達每點的斜率,從而能找出不合理的點對其進行修正。
(5)提出了一種實用的方法,解決了曲率較大時所引起的轉(zhuǎn)角大以及局部扭曲的問題。在采用樣條權(quán)函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行曲線擬
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