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 |