| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 海浪特性以及海浪预报的研究 | 第13-15页 |
| 1.3.1 海浪的统计学特性 | 第13页 |
| 1.3.2 海浪的时频域特性 | 第13-14页 |
| 1.3.3 海浪在预报中遇到的困难及难点 | 第14-15页 |
| 1.4 论文的工作安排 | 第15-16页 |
| 第2章 航行中船体模型的建立 | 第16-26页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 船体的动力学模型 | 第16-23页 |
| 2.2.1 船体的运动描述 | 第16-18页 |
| 2.2.2 刚体动力学 | 第18-19页 |
| 2.2.3 刚体运动方程的建立 | 第19-21页 |
| 2.2.4 船体水动力方程的建立 | 第21-23页 |
| 2.3 船体水平面模型的建立 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 基于UKF的船体参数辨识及海浪有义波高的估计 | 第26-46页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 无迹卡尔曼滤波方法基本原理 | 第26-32页 |
| 3.2.1 无迹卡尔曼滤波概述 | 第26-27页 |
| 3.2.2 基本卡尔曼滤波原理 | 第27-29页 |
| 3.2.3 UT变换 | 第29-31页 |
| 3.2.4 无迹卡尔曼滤波器 | 第31-32页 |
| 3.3 无迹卡尔曼滤波法用于船体运动方程的参数辨识 | 第32-38页 |
| 3.3.1 船体水动力参数辨识原理 | 第32-33页 |
| 3.3.2 水动力辨识模型的建立与仿真 | 第33-38页 |
| 3.4 海浪浪高的分析与研究 | 第38-45页 |
| 3.4.1 船体所受海浪扰动力的研究 | 第38-39页 |
| 3.4.2 海浪扰动力与海浪浪高的关系 | 第39-43页 |
| 3.4.3 海浪有义波高的计算 | 第43-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于GD-FNN的海浪有义波高的预报研究 | 第46-62页 |
| 4.1 引言 | 第46页 |
| 4.2 模糊系统与神经网络结合原理 | 第46-48页 |
| 4.2.1 模糊系统与神经网络 | 第46-47页 |
| 4.2.2 模糊系统与神经网络的结合形式及其等价性 | 第47-48页 |
| 4.3 广义动态模糊神经网络 | 第48-54页 |
| 4.3.1 GD-FNN网络结构 | 第48-50页 |
| 4.3.2 GD-FNN的算法原理 | 第50-54页 |
| 4.4 运用GD-FNN进行海浪有义波高的建模预报 | 第54-61页 |
| 4.4.1 运用GD-FNN进行有义波高的预报分析 | 第54-59页 |
| 4.4.2 RBF神经网络与GD-FNN对有义波高的预报的对比分析 | 第59-61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 海浪有义波高预报结果分析 | 第62-68页 |
| 5.1 引言 | 第62页 |
| 5.2 海浪有义波高预报结果对比分析 | 第62-67页 |
| 5.2.1 运用实验测量数据计算海浪有义波高 | 第62-63页 |
| 5.2.2 实验测量得到的有义波高预报分析 | 第63-65页 |
| 5.2.3 预报结果的对比分析 | 第65-67页 |
| 5.3 本章小结 | 第67-68页 |
| 结论 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
