首页> 中文学位 >双船并行航行横摇姿态AR预报方法改进研究
【6h】

双船并行航行横摇姿态AR预报方法改进研究

代理获取

目录

封面

声明

中文摘要

英文摘要

目录

第1章 绪论

1.1 本文的研究背景和意义

1.2随机时间序列分析方法

1.3本文主要研究内容

第2章 船模横摇姿态实验数据特性分析

2.1平稳性检验

2.2平稳化处理

2.3模型识别

2.4本章小结

第3章 船舶横摇姿态线性预报模型建立

3.1船舶横摇姿态线性预报模型确立

3.2船舶横摇姿态线性预报模型定阶

3.3模型诊断与分析

3.4本章小结

第4章 改进AR横摇姿态预报模型建立

4.1影响船舶运动姿态的物理因子

4.2改进的AR横摇姿态预报模型确立

4.3改进的AR横摇姿态预报模型定阶

4.4模型诊断与分析

4.5本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果

致谢

展开▼

摘要

船舶的航行补给为船舶提供有利的中远航行后勤保障,同时提高船舶的作业范围与续航能力,此外,航行补给减少了被补给船舶进出繁忙港口的次数,在减少船舶对基地直接依赖程度的同时也提高了船舶的航行安全。最近几年来,船舶的航行补给问题引起了广泛的关注。
  横向补给是一种较常使用的补给方式,在此过程中,容易因近距离并行而长生吸力,发生碰撞,特别在补给时搭建了高架索后,情况变得更为复杂,加剧了吸力产生,更容易发生碰撞事故,为此需要对双船并行过程中的运动姿态有一定的及时预估,来对可能发生的碰撞危险予以预警,以便预防碰撞发生。
  双船补给过程中的并行航行现象,可以简化为两船并行且搭建高架索的力学模型,该模型为非线性模型,如应用已有的水动力理论对其进行建模求解,无论从时间还是精度要求上,都不满足工程需要,为此需要从其他途径进行解决。
  本文拟通过简化实际情况,通过结合双船并行阶段的特殊条件对常用的普通线性预报方法进行改进,来对双船并行航行的横摇姿态来予以预报,已达到及时预报并提升线性预报模型有效精度下的预报时长的工程应用目的。基于这一背景,通过查阅对大量国内外相关资料文献并综合国内实际情况,本文主要进行如下研究:
  首先,阐述了研究的背景及意义,综述各种线性时间序列分析方法。提出本文研究思路。对模横摇姿态实验数据的特性进行定量分析,引入了自相关、偏自相关、ADF等平稳性检验方法对船舶横摇运动姿态时间序列数据进行定量分析,明确其线性特征。同时,分析了常见的数据平稳化方法以备出现非平稳现象时对数据予以处理。进而得出:在本文试验工况下,双船船模横摇姿态实验数据时间序列适用于线性预报且稳定性良好,并适宜应用AR模型进行预报分析。
  基于已知数据特性和现有知识,不考虑双船近距时的相互作用对船舶横摇运动姿态的影响,分别建立各船的AR模型。在定阶过程中,通过对比分析常规的几种定阶方法在预报模型中的效果,从而决定最适宜本船模横摇姿态实验数据时间序列的定阶准则,在此过程中发现定阶准则定阶效果及模型的预报效果与所选的学习步长密切相关,分析多组工况的学习步长及预报效果的趋势图得出适宜本次双船横摇姿态预报的学习步长区间,同时通过对比选取确定应用AIC准则进行定阶。最后检验模型的预报结果。
  研究影响船舶横摇姿态的物理因子,选用双船并行情况下相关因子对双船间横摇姿态运动的相互影响的相关性进行定量计算,来验证影响因子的作用效果,同时在水动力方面对响应延迟性进行波浪理论分析。在加入影响因子数据的情况下,构建特殊形式的改进的AR线性预报模型,应用改进的AIC准则予以定阶,对用水动力方法计算的延迟(cha)与用数理统计方法修正的cha分别进行预报分析,最后与普通AR方法的预测结果进行对比,结果表明改进的AR模型优于普通AR模型,修正cha值的改进AR模型在多数情况下略优于水动力理论计算的cha值改进AR模型,进而验证了双船间横摇姿态运动时间序列数据用于相互预报的可行性。应用修正cha值的改进AR模型使预测精度及预报时长有了显著地提高,证实了该模型在线性条件下数据条件下具有优势。

著录项

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号