| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 海浪与船舶摇摆 | 第8-20页 |
| 1．1 海浪的基本特性 | 第8-12页 |
| 1．1．1 不规则波叠加原理 | 第8页 |
| 1．1．2 海浪波能谱 | 第8-9页 |
| 1．1．3 波倾角的数字仿真 | 第9-12页 |
| 1．2 船舶横摇运动及其仿真 | 第12-20页 |
| 1．2．1 船舶横摇受力分析 | 第12-16页 |
| 1．2．2 船舶横摇数字仿真 | 第16-20页 |
| 2 横摇减摇装置 | 第20-32页 |
| 2．1 常用减摇装置简介 | 第20-22页 |
| 2．2 减摇鳍减摇原理 | 第22-25页 |
| 2．3 减摇鳍系统数值仿真 | 第25-32页 |
| 3 船舶减摇鳍控制系统 | 第32-52页 |
| 3．1 减摇鳍控制系统组成 | 第32-36页 |
| 3．2 减摇鳍控制系统的传递函数 | 第36-48页 |
| 3．2．1 传递函数的拉斯变换 | 第36-43页 |
| 3．2．2 传递函数的卷积积分 | 第43-45页 |
| 3．2．3 传递函数的参数确定 | 第45-48页 |
| 3．3 减摇鳍控制系统的稳定性 | 第48-52页 |
| 3．3．1 减摇鳍系统的稳定原理 | 第48-50页 |
| 3．3．2 减摇鳍系统稳定性计算 | 第50-52页 |
| 4 减摇鳍PID控制算法 | 第52-64页 |
| 4．1 PID控制算法的一般形式 | 第52-59页 |
| 4．1．1 PID作用控制算法 | 第53-58页 |
| 4．1．2 PID参数调节 | 第58-59页 |
| 4．2 减摇鳍PID控制方法数字仿真 | 第59-64页 |
| 4．2．1 PID算法的Simulink仿真 | 第60-64页 |
| 5 减摇鳍单神经元算法控制系统 | 第64-75页 |
| 5．1 人工神经元模型 | 第64-67页 |
| 5．2 减摇鳍单神经元系统及其算法 | 第67-71页 |
| 5．3 减摇鳍仿真时S函数的应用 | 第71-73页 |
| 5．3．1 系统中的状态方程与状态变量 | 第71-72页 |
| 5．3．2 减摇鳍仿真中S函数的应用 | 第72-73页 |
| 5．4 减摇鳍单神经元算法仿真 | 第73-75页 |
| 6 减摇鳍BP神经网络控制算法研究 | 第75-90页 |
| 6．1 BP神经网络理论 | 第75-82页 |
| 6．1．1 BP网络结构模型及其学习算法 | 第75-80页 |
| 6．1．2 在减摇鳍系统BP网络的计算步骤和流程图 | 第80-81页 |
| 6．1．3 BP网络应当注意的问题与改进 | 第81-82页 |
| 6．2 系统控制中BP神经网络控制模式的选择 | 第82-86页 |
| 6．2．1 系统中BP神经网络的建模 | 第83-84页 |
| 6．2．2 系统中BP神经网络控制模式 | 第84-86页 |
| 6．3 减摇鳍BP神经网络控制算法的实现与仿真 | 第86-90页 |
| 6．3．1 减摇鳍系统中BP神经网络的控制模式 | 第86-87页 |
| 6．3．2 减摇鳍系统中BP神经网络的程序实现与数字仿真 | 第87-90页 |
| 结论 | 第90-91页 |
| 参考文献 | 第91-94页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第94-95页 |
| 致谢 | 第95-96页 |
| 大连理工大学学位论文版权使用授权书 | 第96页 |