| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-19页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第8-9页 |
| ·课题研究现状 | 第9-17页 |
| ·舵减横摇技术的研究现状及存在的问题 | 第9-11页 |
| ·船舶运动智能化模型的含义、优势及研究现状 | 第11-13页 |
| ·船舶运动智能控制研究现状 | 第13-17页 |
| ·本文的研究内容 | 第17-19页 |
| 第2章 船舶运动方程的建立及横向运动分析 | 第19-62页 |
| ·船舶六自由度运动坐标系 | 第19-21页 |
| ·船舶横向运动方程的建立 | 第21-24页 |
| ·切片理论 | 第21-23页 |
| ·船舶横向运动微分方程 | 第23-24页 |
| ·船舶横向运动模型的简化 | 第24-27页 |
| ·基于遭遇频率平均加权的船舶横向运动建模 | 第24-25页 |
| ·基于海浪谱加权平均的船舶横向运动建模 | 第25-27页 |
| ·海浪扰动力即力矩的功率谱估计及成型滤波器 | 第27-34页 |
| ·经典功率谱估计 | 第28-32页 |
| ·经典谱估计直接法 | 第30页 |
| ·经典谱估计间接法 | 第30-31页 |
| ·经典谱估计平滑的改进 | 第31-32页 |
| ·海浪扰动力即力矩的成形滤波器 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 本章附表 | 第35-62页 |
| 第3章 船舶横向运动智能化模型建立 | 第62-101页 |
| ·利用最小二乘法与插值法拟合水动力参数模型 | 第62-64页 |
| ·利用径向基函数神经网络建立船舶横向运动智能模型 | 第64-78页 |
| ·神经网络理论基础 | 第64-69页 |
| ·神经元结构及其活动函数 | 第65-68页 |
| ·神经网络的学习 | 第68-69页 |
| ·反向传播网络 | 第69-71页 |
| ·径向基函数神经网络 | 第71-73页 |
| ·径向基函数神经网络建立智能模型 | 第73-78页 |
| ·利用自组织径向基函数神经网络建立船舶横向运动智能模型 | 第78-81页 |
| ·自组织径向基函数神经网络的建立 | 第78-80页 |
| ·自组织径向基函数神经网络的训练 | 第80-81页 |
| ·三种建模方法的比较 | 第81页 |
| ·本章小结 | 第81-83页 |
| 本章附表 | 第83-101页 |
| 第4章 船舶横向运动智能控制研究 | 第101-110页 |
| ·基于动态模型参数的实时LQG控制 | 第101-106页 |
| ·测量模型的引入 | 第102-103页 |
| ·海浪干扰建模与系统模型扩充 | 第103-104页 |
| ·Kalman滤波与随机最优控制 | 第104-106页 |
| ·系统参数变化的自组织控制方法 | 第106-108页 |
| ·LQG控制与自组织控制比较 | 第108-109页 |
| ·本章小结 | 第109-110页 |
| 结论 | 第110-112页 |
| 参考文献 | 第112-116页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第116-117页 |
| 致谢 | 第117页 |