| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 船舶综合减摇研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 鳍-水舱减摇系统耦合分析现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 减摇系统控制策略应用现状 | 第14-15页 |
| 1.2.4 群智能优化算法应用现状 | 第15-16页 |
| 1.3 本文主要的研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 鳍-水舱综合减摇系统的建模及耦合分析 | 第18-36页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 船舶横摇模型 | 第18-19页 |
| 2.3 减摇鳍系统精确数学模型建立 | 第19-23页 |
| 2.4 船舶-被动水舱系统数学模型建立 | 第23-26页 |
| 2.5 鳍-水舱综合减摇系统数学模型建立 | 第26-28页 |
| 2.6 鳍-水舱综合减摇系统耦合分析 | 第28-34页 |
| 2.6.1 鳍和水舱相互影响分析 | 第28-29页 |
| 2.6.2 鳍-水舱综合减摇系统耦合特性分析 | 第29-30页 |
| 2.6.3 振动理论在鳍-水舱综合减摇系统耦合分析的应用 | 第30-34页 |
| 2.7 本章小结 | 第34-36页 |
| 第3章 基于自适应步长果蝇优化算法的PID神经网络综合减摇系统控制 | 第36-52页 |
| 3.1 引言 | 第36页 |
| 3.2 果蝇优化算法基本原理 | 第36-40页 |
| 3.3 果蝇优化算法的改进 | 第40-43页 |
| 3.3.1 果蝇优化算法的改进现状 | 第40-41页 |
| 3.3.2 自适应步长果蝇优化算法 | 第41-43页 |
| 3.4 PID神经网络基本结构 | 第43-46页 |
| 3.5 基于自适应步长果蝇优化算法的PID神经网络控制器的设计 | 第46-47页 |
| 3.5.1 鳍-水舱综合减摇系统性能指标的选择 | 第46-47页 |
| 3.5.2 鳍-水舱综合减摇系统控制器参数选取 | 第47页 |
| 3.6 控制系统性能分析 | 第47-51页 |
| 3.7 本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 鳍-水舱综合减摇系统的多新息无模型自适应控制策略研究 | 第52-66页 |
| 4.1 引言 | 第52页 |
| 4.2 无模型自适应控制基本原理 | 第52-56页 |
| 4.3 基于SAFOA的MI-MFLAC算法控制策略 | 第56-59页 |
| 4.3.1 多新息无模型自适应控制 | 第56-58页 |
| 4.3.2 基于SAFOA的MI-MFLAC算法 | 第58-59页 |
| 4.4 鳍-水舱综合减摇系统MI-MFLAC控制器设计 | 第59-60页 |
| 4.5 仿真验证 | 第60-64页 |
| 4.5.1 算法性能分析 | 第60-62页 |
| 4.5.2 鳍-水舱综合减摇系统横摇角分析 | 第62-64页 |
| 4.6 本章小结 | 第64-66页 |
| 结论 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 攻读硕士期间发表的论文和取得的科研成果 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
