一种基于物理信息神经网络的智能船操纵性推演改进方法

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一种基于物理信息神经网络的智能船操纵性推演改进方法
申请号:CN202510000332
申请日期:2025-01-02
公开号:CN119378415A
公开日期:2025-01-28
类型:发明专利
摘要
本发明涉及船舶操纵性智能预报领域,特别涉及一种基于物理信息神经网络的智能船操纵性推演改进方法,建立船舶平面运动线性数学模型;构建操纵运动物理模型,将操纵运动物理模型带入物理信息神经网络,预报船舶操纵性;船舶平面运动线性数学模型、操纵运动物理模型以及船舶操纵性推演物理信息神经网络共同构成船舶操纵模型,从而实时预报船舶操纵性能数据,利用两次离线迭代和一次在线迭代优化船舶操纵模型,提高预报精度,具有智能化、高精度、高速度的优点。
技术关键词
线性数学模型 物理 海洋环境信息 离线 运动 优化船舶 仿真模型 船体 力矩 在线 矩阵 动力 阻力 数据 受力 速度 样式 方程 重力
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