| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外船舶横摇运动预报及控制研究现状与发展趋势 | 第10-12页 |
| ·本文的研究内容 | 第12-13页 |
| 第2章 船舶运动方程的建立 | 第13-22页 |
| ·STF法 | 第14-17页 |
| ·理论前提 | 第14-16页 |
| ·理论假定 | 第16-17页 |
| ·坐标系统 | 第17页 |
| ·船舶运动方程的建立 | 第17-20页 |
| ·运动方程分解 | 第20-21页 |
| ·小结 | 第21-22页 |
| 第3章 海浪作用下船舶横摇运动分析建模及减摇鳍系统 | 第22-39页 |
| ·随机海浪 | 第22-23页 |
| ·随机海浪谱分析 | 第23-30页 |
| ·海浪的谱密度 | 第23-25页 |
| ·海浪谱密度的表达式 | 第25-27页 |
| ·波倾角模型 | 第27-30页 |
| ·船舶横摇运动数学模型 | 第30-33页 |
| ·船舶线性横摇受力分析 | 第30-32页 |
| ·船舶横摇运动数学模型 | 第32-33页 |
| ·常用的减摇装置 | 第33-35页 |
| ·船舶减摇鳍系统 | 第35-38页 |
| ·鳍的流体动力与稳定力矩 | 第35-36页 |
| ·减摇鳍系统减摇工况运行原理 | 第36-38页 |
| ·小结 | 第38-39页 |
| 第4章 ANFIS神经网络理论 | 第39-52页 |
| ·模糊神经网络概述 | 第39-41页 |
| ·模糊系统与人工神经元网络的异同 | 第39-40页 |
| ·模糊系统与人工神经元网络的结合方式 | 第40-41页 |
| ·ANFIS神经网络 | 第41-52页 |
| ·模糊系统的Takagi-Sugeno模型 | 第41-42页 |
| ·模糊神经网络结构 | 第42-45页 |
| ·学习算法 | 第45-52页 |
| 第5章 船舶横摇时间序列的预报与智能控制 | 第52-69页 |
| ·基于ANFIS与周期提取的船舶横摇时间序列预报 | 第52-57页 |
| ·周期提取 | 第52-54页 |
| ·周期提取—ANFIS混合模型对船舶横摇运动时间序列的预报 | 第54-57页 |
| ·船舶减摇鳍系统PID控制 | 第57-60页 |
| ·PID控制器的介绍 | 第57-58页 |
| ·船舶减摇鳍系统PID控制仿真 | 第58-60页 |
| ·基于逆模式ANFIS船舶横摇运动智能控制 | 第60-67页 |
| ·建立过程的输入输出数据 | 第61-62页 |
| ·逆模式ANFIS参数辨识 | 第62-64页 |
| ·逆模式ANFIS自适应控制 | 第64-67页 |
| ·小结 | 第67-69页 |
| 第6章 结论与展望 | 第69-70页 |
| ·全文总结 | 第69页 |
| ·工作展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 研究生履历 | 第74页 |