采用RBF神经网络的舰船尾部型线结构优化

摘要：

在舰船的设计开发过程中,船型的选择非常重要.舰船的尾部型线结构是船型设计中比较容易忽视的问题,为了使舰船尾部型线结构达到最优,可以利用先进的RBF神经网络对尾部型线结构进行优化.基于此点,本文从RBF神经网络的原理、结构及优点分析入手,提出船型优化框架的构建思路,以RBF神经网络替代传统的CFD,并对RBF神经网络模型的建立及预报精度进行研究.结果表明,RBF神经网络模型的预报精度能够满足应用需要,它的优化时间要远远少于CFD.

关键词：RBF神经网络;舰船;尾部型线;结构优化

所属期刊栏目：42

分类号：U665.2(船舶工程)

资助基金：重庆科创职业学院课题项目kcjkfl054

在线出版日期：2021-08-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：7-9