实船在波浪中的操纵运动数学建模是船舶操纵性预报的难点。在静水中,实船操纵运动建模相对较易实现,在此基础上结合波浪力数学模型,可以产生虚拟的船舶在波浪中的操纵运动数据,再结合有限的波浪环境实测数据,形成虚实融合的数据,从而可...实船在波浪中的操纵运动数学建模是船舶操纵性预报的难点。在静水中,实船操纵运动建模相对较易实现,在此基础上结合波浪力数学模型,可以产生虚拟的船舶在波浪中的操纵运动数据,再结合有限的波浪环境实测数据,形成虚实融合的数据,从而可以利用数据驱动手段,开展实船在波浪中的操纵运动数学建模研究。该文以某船为例,基于静水环境下实船实测数据,使用物理内嵌神经网络(physics informed neural network,PINN)辨识船舶操纵运动MMG方程水动力导数。记及波浪力模型后,形成船舶在波浪中操纵运动数学模型,基于此数学模型构造操纵运动数据,再结合有限的波浪环境数据,利用长短期记忆神经网络(long short term memory,LSTM)开展实船在波浪中的操纵运动在线预报研究。展开更多
文摘实船在波浪中的操纵运动数学建模是船舶操纵性预报的难点。在静水中,实船操纵运动建模相对较易实现,在此基础上结合波浪力数学模型,可以产生虚拟的船舶在波浪中的操纵运动数据,再结合有限的波浪环境实测数据,形成虚实融合的数据,从而可以利用数据驱动手段,开展实船在波浪中的操纵运动数学建模研究。该文以某船为例,基于静水环境下实船实测数据,使用物理内嵌神经网络(physics informed neural network,PINN)辨识船舶操纵运动MMG方程水动力导数。记及波浪力模型后,形成船舶在波浪中操纵运动数学模型,基于此数学模型构造操纵运动数据,再结合有限的波浪环境数据,利用长短期记忆神经网络(long short term memory,LSTM)开展实船在波浪中的操纵运动在线预报研究。
