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RBF神经网络在深V型滑行艇阻力预报中的应用 被引量：8
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作者 姚朝帮 董文才 +1 位作者 许勇 岳国强 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2010年第1期39-44,共6页
基于SV、JYK系列滑行艇的阻力、浸湿面积、航行纵倾角试验数据,采用RBF神经网络建立了深V型滑行艇阻力预报数值图谱;针对艇艉底部横向斜升角变化的有限试验数据,提出了一种基于小样本试验数据的阻力修正方法。试验表明,该方法对深V型滑... 基于SV、JYK系列滑行艇的阻力、浸湿面积、航行纵倾角试验数据,采用RBF神经网络建立了深V型滑行艇阻力预报数值图谱;针对艇艉底部横向斜升角变化的有限试验数据,提出了一种基于小样本试验数据的阻力修正方法。试验表明,该方法对深V型滑行艇（折角线长度与最大折角线宽度比在4-5.5,面积负荷系数在5.5-7,重心纵向相对位置在3%-9%,艉部艇底斜升角在5°-25°之间变化）阻力预报是可行的。在相同精度下,针对该文研究的问题,RBF神经网络所需时间少于BP神经网络。 展开更多
关键词 深V型滑行艇 RBF神经网络 阻力数值图谱 斜升角 阻力修正方法
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