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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2011-02-15

Journal:武汉理工大学学报（交通科学与工程版）

Included Journals:Scopus

Volume:35

Issue:1

Page Number:29-32,37

ISSN No.:1006-2823

Key Words:人工神经网络;船型设计;阻力预报;径向基函数

Abstract:船舶阻力与船体形状之间的关系是复杂的非线性关系,在实际设计中预报船舶阻力的方法一般主要有经验公式法和CFD方法.从打破传统方法的局限性和避免CFD计算的高成本出发,考虑人工神经网络理论对处理非线性复杂问题具有良好的适应性,采用RBF神经网络,试图为不同设计阶段的需要提出新的船型设计方法,并建立了相应的船型-阻力性能预测模型.通过实际数据验证了此方法的可行性和实用性.