舰船摇荡混沌动力学分析及其时域预报研究
摘要 | 第1-7页 |
ABSTRACT | 第7-12页 |
第1章 绪论 | 第12-26页 |
·论文研究的目的和意义 | 第12-13页 |
·国内外相关领域的研究现状 | 第13-23页 |
·船舶在波浪中摇荡运动理论研究 | 第13-15页 |
·舰船摇荡运动的混沌特性研究 | 第15-19页 |
·舰船摇荡运动时域预报研究 | 第19-23页 |
·论文研究的总体思路 | 第23-24页 |
·本文的主要内容及组织结构 | 第24-26页 |
第2章 混沌理论基础 | 第26-52页 |
·混沌理论发展概述 | 第26-28页 |
·关于混沌的几个基本概念 | 第28-30页 |
·混沌的定义和特征 | 第28-29页 |
·相空间 | 第29-30页 |
·奇异吸引子 | 第30页 |
·描述混沌的基本特征量 | 第30-36页 |
·Lyapunov指数 | 第31-33页 |
·分形维数 | 第33-35页 |
·Kolmogorov熵 | 第35-36页 |
·相空间重构技术 | 第36-49页 |
·相空间重构的基本理论 | 第36-37页 |
·时延的确定 | 第37-41页 |
·嵌入维的确定 | 第41-46页 |
·同时确定时延与嵌入维 | 第46-49页 |
·时间序列的混沌判定 | 第49-50页 |
·本章小结 | 第50-52页 |
第3章 舰船摇荡运动的混沌动力学分析 | 第52-62页 |
·舰船波浪中摇荡运动理论研究概述 | 第52-54页 |
·舰船在规则波中摇荡的动力学分析 | 第54-59页 |
·Lienard方程及其分析 | 第54-55页 |
·几种船舶线性摇荡运动方程 | 第55-56页 |
·大幅非线性横摇运动分析 | 第56-57页 |
·多自由度耦合摇荡运动分析 | 第57-59页 |
·舰船在非规则波中摇荡运动的分析 | 第59-61页 |
·本章小结 | 第61-62页 |
第4章 实测舰船摇荡时历的混沌动力学分析 | 第62-86页 |
·舰船摇荡运动的数据采集 | 第62-67页 |
·舰船摇荡运动测量设备介绍 | 第62-65页 |
·数据采集试验方案 | 第65-67页 |
·采集数据的预处理 | 第67-69页 |
·数据的选择 | 第67-68页 |
·滤波处理 | 第68页 |
·采样频率的确定 | 第68-69页 |
·舰船摇荡时间序列的混沌属性分析 | 第69-84页 |
·摇荡时间序列的相空间重构 | 第69-71页 |
·摇荡时间序列混沌特性的定性分析 | 第71-79页 |
·摇荡时间序列混沌特性的定量分析 | 第79-84页 |
·本章小结 | 第84-86页 |
第5章 基于混沌理论的舰船摇荡运动极短期预报 | 第86-112页 |
·AR、ARMA预报模型 | 第86-90页 |
·概述 | 第86-87页 |
·ARMA模型 | 第87-90页 |
·基于最大Lyapunov指数的预报模型 | 第90-95页 |
·基于最大Lyapunov指数的普通预报模型 | 第90-91页 |
·基于最大Lyapunov指数的加权预报模型 | 第91-92页 |
·仿真验证 | 第92-95页 |
·加权一阶局域法预报模型 | 第95-99页 |
·AOLM预报模型 | 第95-97页 |
·AOLM仿真验证 | 第97-99页 |
·基于神经网络的预报模型 | 第99-105页 |
·神经网络概述 | 第99页 |
·神经网络BP学习算法 | 第99-100页 |
·RBF神经网络 | 第100-102页 |
·基于混沌理论的RBF神经网络局域法多步预报模型 | 第102-103页 |
·仿真验证 | 第103-105页 |
·舰船摇荡运动时间序列预测仿真及结果分析 | 第105-108页 |
·预测结果 | 第105-106页 |
·误差分析 | 第106-107页 |
·仿真结论 | 第107-108页 |
·本章小结 | 第108-112页 |
第6章 基于经验模式分解的舰船摇荡运动预报 | 第112-130页 |
·舰船摇荡运动的非平稳性分析 | 第112-116页 |
·平稳性的定义 | 第112-113页 |
·连续统计量分析法 | 第113页 |
·递归图分析法 | 第113-116页 |
·舰船摇荡时序的希尔伯特-黄变换 | 第116-120页 |
·基于经验的模式分解 | 第116-117页 |
·瞬时频率 | 第117-118页 |
·舰船摇荡时历的希尔伯特谱分析 | 第118-120页 |
·基于EMD的舰船摇荡运动预报模式 | 第120-123页 |
·基于EMD的舰船摇荡运动预测原理 | 第120-122页 |
·基于EMD的舰船摇荡运动预报方法 | 第122-123页 |
·预测结果及误差分析 | 第123-128页 |
·本章小结 | 第128-130页 |
第7章 结束语 | 第130-134页 |
·全文总结 | 第130-131页 |
·工作展望 | 第131-134页 |
参考文献 | 第134-142页 |
攻读学位期间公开发表论文 | 第142-144页 |
致谢 | 第144页 |