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两对鳍减摇系统的控制策略研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 课题研究目的及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-14页
        1.2.1 动态矩阵控制(DMC)研究现状第11页
        1.2.2 先进控制理论在减摇控制中的应用现状第11-12页
        1.2.3 减摇装置优化控制研究现状第12-13页
        1.2.4 船舶能量优化研究现状第13-14页
    1.3 课题主要研究内容和结构安排第14-16页
第2章 两对鳍减摇系统建模及能量消耗分析第16-36页
    2.1 引言第16页
    2.2 Fluent流体仿真基础第16-18页
        2.2.1 Fluent数值模拟一般步骤第16页
        2.2.2 Fluent提供的湍流模型第16-18页
    2.3 减摇鳍Fluent仿真第18-25页
        2.3.1 减摇鳍几何建模第18-19页
        2.3.2 网格生成第19页
        2.3.3 数值计算参数设置第19-20页
        2.3.4 仿真及结果分析第20-25页
    2.4 船舶横摇力矩分析第25-30页
        2.4.1 海浪作用下横摇力矩第25-28页
        2.4.2 鳍力和力矩第28-30页
    2.5 两对鳍减摇系统数学建模第30-32页
        2.5.1 数学模型建立第30-31页
        2.5.2 数学模型参数确定第31-32页
    2.6 两对鳍减摇系统性能指标第32-35页
        2.6.1 船舶横摇减摇装置的评价第32-34页
        2.6.2 两对鳍减摇系统能量指标建立第34-35页
    2.7 本章小结第35-36页
第3章 前馈动态矩阵控制在两对鳍减摇系统中的应用第36-48页
    3.1 引言第36页
    3.2 预测控制第36-37页
    3.3 动态矩阵控制基本原理第37-40页
    3.4 两对鳍减摇系统的动态矩阵控制第40-44页
        3.4.1 两对鳍减摇系统分析第40-41页
        3.4.2 动态矩阵控制器设计第41-44页
    3.5 前馈补偿控制对后鳍升力的优化控制第44页
    3.6 系统仿真第44-47页
    3.7 本章小结第47-48页
第4章 基于双重神经网络的变参数PID控制第48-62页
    4.1 引言第48页
    4.2 人工神经网络第48-49页
    4.3 神经网络辨识两对鳍减摇系统第49-52页
        4.3.1 BP网的拓扑结构第49-50页
        4.3.2 标准BP算法辨识两对鳍减摇系统第50-52页
    4.4 基于神经网络的PID参数整定第52-54页
    4.5 仿真分析第54-61页
        4.5.1 海浪仿真第55-57页
        4.5.2 特定海情下仿真分析第57-59页
        4.5.3 任意海情下仿真分析第59-61页
    4.6 本章小结第61-62页
结论第62-64页
参考文献第64-68页
攻读硕士期间发表的论文和取得的科研成果第68-70页
致谢第70页

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