| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第13-28页 |
| 1.1 论文研究的背景和意义 | 第13-17页 |
| 1.1.1 海上舰船并靠的重要性 | 第13-14页 |
| 1.1.2 海上并靠作业存在的问题分析 | 第14-16页 |
| 1.1.3 论文研究的目的和意义 | 第16-17页 |
| 1.2 国内外相关领域的研究现状 | 第17-24页 |
| 1.2.1 舰船并靠摇荡运动研究现状 | 第17-18页 |
| 1.2.2 波浪补偿研究现状 | 第18-21页 |
| 1.2.3 舰船运动预报研究现状 | 第21-23页 |
| 1.2.4 磁流变液技术研究现状 | 第23-24页 |
| 1.3 论文研究的主要内容 | 第24-26页 |
| 1.4 论文创新点 | 第26-27页 |
| 1.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第二章 波浪中舰船并靠相对运动研究 | 第28-52页 |
| 2.1 规则波中并靠两船运动方程的建立 | 第28-32页 |
| 2.1.1 坐标系的建立 | 第28页 |
| 2.1.2 速度势的分解 | 第28-30页 |
| 2.1.3 流体作用力 | 第30-31页 |
| 2.1.4 两船并靠运动方程 | 第31-32页 |
| 2.2 规则波中并靠两船相对运动特性 | 第32-44页 |
| 2.2.1 两船相对运动的定义 | 第32-33页 |
| 2.2.2 两船并靠 AQWA 建模 | 第33-35页 |
| 2.2.3 两船六自由度响应幅值 | 第35-41页 |
| 2.2.4 并靠两船相对运动响应幅值 | 第41-44页 |
| 2.3 不规则波中并靠两船相对运动特性研究 | 第44-51页 |
| 2.3.1 不规则波中并靠两船相对运动响应幅值预报 | 第44-46页 |
| 2.3.2 不规则波中并靠两船相对运动统计特性分析 | 第46-51页 |
| 2.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第三章 舰船并靠相对运动极短时间预报研究 | 第52-78页 |
| 3.1 基于 AR 模型的相对运动极短时间预报 | 第52-58页 |
| 3.1.1 AR 模型 | 第52-53页 |
| 3.1.2 模型参数估计 | 第53-54页 |
| 3.1.3 模型阶数 p 的确定 | 第54页 |
| 3.1.4 基于 AR 模型的多步预报算法 | 第54-55页 |
| 3.1.5 基于 AR 模型的仿真预报 | 第55-58页 |
| 3.2 基于混沌 ELMAN 神经网络的相对运动极短时间预报 | 第58-76页 |
| 3.2.1 Elman 神经网络模型 | 第59-60页 |
| 3.2.2 动态反向传播学习算法 | 第60-62页 |
| 3.2.3 混沌反向传播学习算法 | 第62页 |
| 3.2.4 混沌 Elman 神经网络的构建原则 | 第62-65页 |
| 3.2.5 基于混沌 Elman 神经网络的多步预报算法 | 第65-68页 |
| 3.2.6 基于混沌 Elman 神经网络的相对运动预报仿真研究 | 第68-76页 |
| 3.3 本章小结 | 第76-78页 |
| 第四章 舰船并靠变阻尼波浪补偿及控制研究 | 第78-103页 |
| 4.1 变阻尼波浪补偿器的设计与性能分析 | 第78-84页 |
| 4.1.1 变阻尼波浪补偿器设计 | 第78-80页 |
| 4.1.2 变阻尼波浪补偿器性能测试 | 第80-82页 |
| 4.1.3 变阻尼波浪补偿器的力学公式 | 第82-84页 |
| 4.2 基于变阻尼波浪补偿的舰船并靠时域运动方程 | 第84-92页 |
| 4.2.1 两船并靠时域运动方程 | 第84-85页 |
| 4.2.2 附加质量和迟滞函数 | 第85-89页 |
| 4.2.3 波浪力 | 第89-90页 |
| 4.2.4 变阻尼波浪补偿器对两船的作用力（矩） | 第90-92页 |
| 4.3 变阻尼波浪补偿控制策略 | 第92-96页 |
| 4.3.1 时域运动状态空间方程的建立 | 第92-94页 |
| 4.3.2 变阻尼波浪补偿控制策略 | 第94-96页 |
| 4.4 变阻尼波浪补偿仿真分析 | 第96-101页 |
| 4.5 本章小结 | 第101-103页 |
| 第五章 模型试验信号采集与处理方法研究 | 第103-123页 |
| 5.1 舰船并靠模型试验运动信号采集 | 第103-108页 |
| 5.1.1 运动信号采集系统的传感器 | 第103-104页 |
| 5.1.2 运动信号采集系统的数据采集卡 | 第104-105页 |
| 5.1.3 运动信号采集流程 | 第105页 |
| 5.1.4 运动信号采集软件系统设计 | 第105-108页 |
| 5.2 数据预处理 | 第108-111页 |
| 5.2.1 采样数据的标定转换 | 第108-109页 |
| 5.2.2 采样数据的平滑处理 | 第109-110页 |
| 5.2.3 滑动平均法消除趋势项的有效性检验 | 第110-111页 |
| 5.3 加速度信号频域积分处理法 | 第111-114页 |
| 5.3.1 基本原理 | 第111-113页 |
| 5.3.2 加速度数据的频域滤波处理 | 第113-114页 |
| 5.3.3 频域积分方法的有效性检验 | 第114页 |
| 5.4 基于 EMD 和 FFT 的加速度信号处理法 | 第114-122页 |
| 5.4.1 经验模态分解（EMD） | 第115-116页 |
| 5.4.2 基于 EMD 的自适应滤波 | 第116-118页 |
| 5.4.3 基于 EMD 和 FFT 的加速度信号处理方法 | 第118-119页 |
| 5.4.4 仿真研究 | 第119-122页 |
| 5.5 本章小结 | 第122-123页 |
| 第六章 舰船并靠波浪补偿模型试验研究 | 第123-138页 |
| 6.1 舰船模型试验的建立 | 第123-127页 |
| 6.1.1 模型试验相似准则的选定 | 第123-125页 |
| 6.1.2 试验所用母型船及船模主要参数 | 第125-126页 |
| 6.1.3 试验设备和测量仪器 | 第126-127页 |
| 6.2 舰船并靠相对运动模型试验 | 第127-131页 |
| 6.2.1 试验条件和测试参数 | 第127-128页 |
| 6.2.2 舰船并靠相对运动模型试验结果分析 | 第128-131页 |
| 6.3 舰船并靠波浪补偿模型试验 | 第131-137页 |
| 6.3.1 试验条件和测试参数 | 第131-132页 |
| 6.3.2 舰船并靠波浪补偿模型试验结果分析 | 第132-137页 |
| 6.4 本章小结 | 第137-138页 |
| 结论 | 第138-141页 |
| 主要结论 | 第138-140页 |
| 研究展望 | 第140-141页 |
| 参考文献 | 第141-152页 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第152-153页 |
| 致谢 | 第153-154页 |
| 答辩委员会对论文的评定意见 | 第154页 |
