【摘要】：本文主要研究在艦船艙室振動(dòng)噪聲領(lǐng)域如何應(yīng)用人工智能算法進(jìn)行快速預(yù)報(bào)的問(wèn)題。在船舶和海洋平臺(tái)建造過(guò)程中,對(duì)艙室振動(dòng)噪聲的預(yù)報(bào)是一個(gè)必不可少的環(huán)節(jié)。由于國(guó)內(nèi)外各類規(guī)范對(duì)各類艙室的振動(dòng)噪聲有著嚴(yán)格的限定,因而為避免在完工后因振動(dòng)噪聲超標(biāo)而進(jìn)行的補(bǔ)救工作,需要在初步設(shè)計(jì)階段對(duì)各艙室的振動(dòng)噪聲進(jìn)行預(yù)報(bào),并依據(jù)結(jié)果采取必要的措施。另一方面,在實(shí)船試驗(yàn)階段,由于試驗(yàn)時(shí)間及工況等原因,往往很難測(cè)得所有艙室在要求工況下的艙室振動(dòng)噪聲,因而如何根據(jù)部分實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)其余數(shù)據(jù)就是一個(gè)有待解決的實(shí)際問(wèn)題。智能算法在工程中已經(jīng)有了較為廣泛的應(yīng)用,其可以較好地對(duì)參數(shù)較多、關(guān)系復(fù)雜的非線性映射問(wèn)題進(jìn)行處理。對(duì)于船舶和海洋平臺(tái)等較為復(fù)雜的海上結(jié)構(gòu)物,其艙室振動(dòng)噪聲受較多因素的共同影響,現(xiàn)有的預(yù)報(bào)方法受限于精度和耗時(shí),本文通過(guò)使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)兩種算法在保證一定精度的同時(shí)提高了對(duì)艙室振動(dòng)噪聲的預(yù)報(bào)速度。首先對(duì)本文用到的兩種智能預(yù)報(bào)模型進(jìn)行了較為詳細(xì)的介紹,對(duì)其中較為重要的算法進(jìn)行了推導(dǎo),編寫了相應(yīng)的MATLAB程序并對(duì)其正確性進(jìn)行了驗(yàn)證。之后結(jié)合船舶與海洋平臺(tái)的自身特點(diǎn),選取相應(yīng)結(jié)構(gòu)參數(shù)作為智能預(yù)報(bào)模型的輸入變量。建立了可用于智能預(yù)報(bào)模型的數(shù)據(jù)庫(kù),其中部分?jǐn)?shù)據(jù)由海洋平臺(tái)的實(shí)船試驗(yàn)測(cè)得,另一部分使用統(tǒng)計(jì)能量法由VA one軟件計(jì)算得到。將數(shù)據(jù)輸入智能預(yù)報(bào)模型之前,本文并采用消除多項(xiàng)式趨勢(shì)項(xiàng)和歸一化等方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)處理,解決了零點(diǎn)漂移以及由于影響艙室振動(dòng)噪聲的變量包含不同類型參數(shù)而導(dǎo)致的數(shù)據(jù)無(wú)法直接使用的情況。對(duì)于算法中需要提前設(shè)定的參數(shù),如激活函數(shù)、代價(jià)函數(shù)和核函數(shù)等,本文研究了各算法在選取不同參數(shù)及函數(shù)時(shí)對(duì)艙室振動(dòng)噪聲預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率的影響。在智能模型訓(xùn)練完成后,通過(guò)對(duì)艙壁厚度、橫艙壁數(shù)及圍壁面積等參數(shù)與振動(dòng)噪聲相關(guān)性的分析,確定了各參數(shù)的重要性,為實(shí)船中實(shí)施有效減振降噪措施提供了方法。本文使用訓(xùn)練完成的智能預(yù)報(bào)模型分別對(duì)訓(xùn)練集所在船舶的其它艙室以及其他船舶和海洋平臺(tái)進(jìn)行了預(yù)報(bào),獲得了較高的精度。
【圖文】：

．２．１神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逡逑生物的yL經(jīng)細(xì)胞是組成生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元，其主要結(jié)構(gòu)可以分為三部分：（信號(hào)輸入）、細(xì)胞體（信號(hào)處理）和軸突（信號(hào)輸出）。神經(jīng)細(xì)胞接收到的不同信號(hào)會(huì)體中進(jìn)行“匯總”，當(dāng)結(jié)果超過(guò)細(xì)胞的某一個(gè)閾值（ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ）時(shí)，，神經(jīng)細(xì)胞就會(huì)被激過(guò)軸突向外界發(fā)送一個(gè)相應(yīng)的信號(hào)。逡逑神經(jīng)元（ｎｅｕｒｏｎ／ｕｎｉｔ）作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元，其結(jié)構(gòu)和功能與神經(jīng)細(xì)胞類ｃＣｕｌｌｏｃｈ和Ｐｉｔｔｓ給出了邋Ｍ－Ｐ神經(jīng)元模型［３８］，如圖２．邋２所示。逡逑ｘ．＾邐／（0邐ｍ逡逑：各分），３邋Ｐ薩逡逑

■邋：．－Ｔｍｒ逡逑圖２．邋１神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用流程圖逡逑２．２．１神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逡逑生物的yL經(jīng)細(xì)胞是組成生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元，其主要結(jié)構(gòu)可以分為三部分：樹逡逑突（信號(hào)輸入）、細(xì)胞體（信號(hào)處理）和軸突（信號(hào)輸出）。神經(jīng)細(xì)胞接收到的不同信號(hào)會(huì)在細(xì)逡逑胞體中進(jìn)行“匯總”，當(dāng)結(jié)果超過(guò)細(xì)胞的某一個(gè)閾值（ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ）時(shí)，神經(jīng)細(xì)胞就會(huì)被激活并逡逑通過(guò)軸突向外界發(fā)送一個(gè)相應(yīng)的信號(hào)。逡逑神經(jīng)元（ｎｅｕｒｏｎ／ｕｎｉｔ）作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元，其結(jié)構(gòu)和功能與神經(jīng)細(xì)胞類似，逡逑ＭｃＣｕｌｌｏｃｈ和Ｐｉｔｔｓ給出了邋Ｍ－Ｐ神經(jīng)元模型［３８］，如圖２．邋２所示。逡逑ｘ．＾邐／（0邐ｍ逡逑：各分），３邋Ｐ薩逡逑圖２．邋２邋Ｍ－Ｐ神經(jīng)元模型邐圖２．邋３單個(gè)神經(jīng)元模型逡逑其中，ｎ為輸入值的個(gè)數(shù)，Ｘ；為第ｉ個(gè)輸入值，０；為第ｉ個(gè)輸入值對(duì)應(yīng)的權(quán)值，ｈ為逡逑該神經(jīng)元的閾值，／（？）為激活函數(shù)（ａｃｔｉｖｅｆｕｎｃｔｉｏｎ）。激活函數(shù)起到了非線性映射的作用，逡逑若沒有該函數(shù)
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：U674.7

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2620520