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舵鳍联合控制参数敏感性分析及控制器优化

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-21页
    1.1 选题背景、目的及意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-18页
        1.2.1 船舶操纵参数敏感性第12-14页
        1.2.2 舵鳍联合国内外发展概况第14-16页
        1.2.3 模糊神经网络的国内外研究现状第16-18页
    1.3 本论文主要研究工作第18-21页
第2章 船舶操纵数学模型第21-37页
    2.1 引言第21页
    2.2 船舶运动方程的建立第21-24页
        2.2.1 坐标系及运动参数选取第21-22页
        2.2.2 MMG型船舶运动方程第22-24页
    2.3 作用于船舶力和力矩分析第24-30页
        2.3.1 水动力及力矩分析第24-27页
        2.3.2 舵和鳍控制力和力矩第27-30页
    2.4 作用于船舶的环境扰动模型第30-34页
        2.4.1 海风扰动力和力矩分析第30-31页
        2.4.2 海浪扰动力和力矩分析第31-33页
        2.4.3 海流扰动力和力矩分析第33-34页
    2.5 本章小结第34-37页
第3章 舵鳍参数敏感性分析第37-57页
    3.1 引言第37页
    3.2 船舶回转运动仿真模型第37-38页
    3.3 船舶回转运动分析第38-40页
        3.3.1 回转运动过程第38页
        3.3.2 目标性能分析第38-40页
    3.4 舵鳍敏感参数第40-44页
        3.4.1 舵鳍参数分析第40-44页
        3.4.2 舵鳍参数选取第44页
    3.5 敏感性分析方法策略第44-47页
        3.5.1 敏感性分析基础第44-46页
        3.5.2 敏感分析策略的实现第46-47页
    3.6 静水条件下舵鳍参数敏感性分析第47-52页
        3.6.1 舵参数敏感性分析第47-50页
        3.6.2 鳍参数敏感性分析第50-52页
        3.6.3 舵鳍参数敏感性仿真对比第52页
    3.7 扰动条件下舵鳍参数敏感性第52-55页
        3.7.1 舵参数仿真验证第52-53页
        3.7.2 鳍参数仿真验证第53-54页
        3.7.3 舵鳍参数仿真验证对比第54-55页
    3.8 本章小结第55-57页
第4章 舵鳍参数优化第57-73页
    4.1 引言第57页
    4.2 优化结构与过程第57-59页
        4.2.1 优化流程第57-58页
        4.2.2 多目标优化算法(MOGA-NCGA)第58-59页
    4.3 确定舵鳍优化参数第59-60页
    4.4 舵鳍参数优化仿真第60-70页
        4.4.1 舵面积和舵展弦比优化第61-63页
        4.4.2 舵面积和鳍面积优化第63-65页
        4.4.3 舵展弦比和鳍面积优化第65-67页
        4.4.4 舵鳍联合优化第67-70页
    4.5 优化参数仿真验证第70-71页
        4.5.1 静水条件下验证分析第70页
        4.5.2 扰动条件下验证分析第70-71页
        4.5.3 参数优化性能评价第71页
    4.6 本章小结第71-73页
第5章 模糊神经网络控制器设计第73-95页
    5.1 引言第73页
    5.2 经典PID控制实现第73-76页
    5.3 模糊神经网络控制基础分析第76-86页
        5.3.1 模糊控制结构第76-83页
        5.3.2 神经网络控制结构第83-84页
        5.3.3 模糊控制与神经网络控制的结合第84-86页
    5.4 船舶运动模糊神经网络的控制的实现第86-89页
    5.5 参数优化前后控制仿真比较第89-90页
    5.6 不同控制仿真比较第90-94页
        5.6.1 不同舵角下回转运动仿真第90-92页
        5.6.2 不同航速下回转运动仿真第92-93页
        5.6.3 不同舵角和不同航速下仿真对比第93-94页
    5.7 本章小结第94-95页
结论第95-97页
参考文献第97-102页
攻读硕士期间发表的论文和取得的科研成果第102-103页
致谢第103页

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