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气垫船编队下的避碰关键技术研究

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第1章 绪论第11-21页
    1.1 选题的目的和意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-19页
        1.2.1 气垫船发展现状第12-15页
        1.2.2 船舶避碰方法概述第15-18页
        1.2.3 编队方法研究现状第18-19页
    1.3 论文的主要内容和章节安排第19-21页
第2章 全垫升气垫船运动数学模型第21-40页
    2.1 引言第21页
    2.2 气垫船空间运动坐标系第21-24页
        2.2.1 固定坐标系第21-22页
        2.2.2 运动坐标系第22-23页
        2.2.3 两种坐标系之间的变换第23-24页
    2.3 气垫船四自由度运动学模型第24-25页
    2.4 气垫船四自由度动力学模型第25-30页
        2.4.1 气垫船空气动力模型第25-26页
        2.4.2 气垫船空气动量力模型第26页
        2.4.3 气垫船水动力模型第26-28页
        2.4.4 气垫船空气导管螺旋桨模型第28页
        2.4.5 气垫船垂直空气舵模型第28-29页
        2.4.6 气垫船动力学模型第29-30页
    2.5 气垫船运动数学模型仿真与验证第30-39页
        2.5.1 仿真算法实现流程第30-31页
        2.5.2 气垫船直航操纵特性第31-33页
        2.5.3 螺距差回转操纵特性第33-35页
        2.5.4 操舵回转操纵特性第35-39页
    2.6 本章小节第39-40页
第3章 基于蚁群算法的气垫船静态避碰方法研究第40-52页
    3.1 引言第40页
    3.2 蚁群算法第40-44页
        3.2.1 蚁群算法基本原理第40-42页
        3.2.2 基于信息素扩散的蚁群算法第42-44页
    3.3 避碰环境模型建立第44-47页
        3.3.1 环境地图的构建第44-45页
        3.3.2 障碍物模型构建第45页
        3.3.3 障碍物危险区域构建第45-46页
        3.3.4 障碍物可视图构建第46-47页
    3.4 基于信息素扩散蚁群算法气垫船避碰研究第47-50页
        3.4.1 算法流程及实现过程第48-49页
        3.4.2 仿真结果第49-50页
    3.5 本章小结第50-52页
第4章 基于循环神经网络学习的气垫船动态避碰关键技术研究第52-73页
    4.1 引言第52页
    4.2 气垫船静态障碍物避碰过程描述第52-54页
    4.3 气垫船动态障碍物避碰过程描述第54-60页
        4.3.1 避碰策略术语第54-55页
        4.3.2 气垫船与障碍物在同一直线避碰过程描述第55-57页
        4.3.3 气垫船与障碍物交叉避碰过程描述第57-58页
        4.3.4 气垫船动态避碰过程结果仿真第58-60页
    4.4 循环神经网络基本原理第60-66页
        4.4.1 循环神经网络网络模型结构第60-62页
        4.4.2 循环神经网络前向传播过程第62-64页
        4.4.3 循环神经网络反向传播过程第64-66页
    4.5 基于循环神经网络的气垫船局部避碰策略研究第66-72页
        4.5.1 气垫船的障碍物数据采集和处理第66-67页
        4.5.2 基于循环神经网络的气垫船局部避碰策略研究第67-68页
        4.5.3 基于循环神经网络的气垫船局部避碰仿真结果第68-72页
    4.6 本章小结第72-73页
第5章 基于领航者的气垫船编队下的避碰控制关键技术研究第73-80页
    5.1 引言第73页
    5.2 基于领航者的气垫船编队控制第73-76页
        5.2.1 领导者运动学模型第73-74页
        5.2.2 跟随者运动模型第74页
        5.2.3 跟随者编队保持第74-75页
        5.2.4 稳定性证明第75-76页
    5.3 气垫船航速航向控制方法第76-77页
    5.4 基于领航者的气垫船编队下的避碰控制仿真结果第77-78页
    5.5 本章小结第78-80页
结论第80-82页
参考文献第82-88页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第88-90页
致谢第90页

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