[发明专利]船舶运动性能的预测模型的建立、预测方法、终端及介质

说明书

本申请提供船舶运动性能的预测模型的建立、预测方法、终端及介质，本发明通过从运动性能数据库获得训练数据集；其中，所述运动性能数据库包括：输入参数数据、及其对应的运动性能数据；所述训练数据集是根据自所述输入参数数据和运动性能数据生成的；通过所述训练数据集来训练神经网络模型，以得到所述用于预测船舶在波浪中运动性能结果的预测模型；进而，在进行实际预测应用时，可获取船舶配载方案相关的输入参数，并输入通过训练神经网络得到的预测模型；获取所述预测模型输出的对应于所述船舶配载方案所预测的运动性能结果。

技术领域

本申请涉及船舶设计技术领域，特别是涉及船舶运动性能的预测模型的建立、预测方法、终端及介质。

背景技术

船舶在波浪中特别是恶劣海洋环境条件下的运动性能对于船舶航行安全具有决定性影响，直接关系到船上人员和货物的安全。

船舶在波浪中的运动性能称为耐波性，通常在设计阶段针对典型设计装载工况开展模型试验或数值计算，校验设计方案是否满足设计目标和相关技术标准。总体上，在现今技术水平条件下，确定船舶运动性能需要通过模型试验或复杂的数值模拟，这对于实施人员的专业素养、耗费时间和经费成本存在较高的要求。

在船舶设计阶段，设计单位为船舶装载手册设计的装载工况通常无法覆盖所有实际营运方案，仅针对典型装载工况开展稳性校核和耐波性评估。在第二代完整稳性衡准颁布实施后，理论上要求所有船舶配载方案均满足该项技术要求。另一方面，随着船舶大型化、智能化和无人化的发展趋势，评估船舶波浪中运动性能的需求将会日益增长。在船舶实际运营阶段，对于船员和航运公司而言，如何针对不包含在装载手册当中的船舶实际配载方案开展波浪中的运动性能预测，并校核其是否满足IMO制定的第二代完整稳性衡准和其他运动性能标准将是一项重大挑战。考虑到时间和经济成本限制，有必要尽量规避开展模型试验或复杂数值模拟。

因此，特别需要开发一种简便易行、快速、精准的船舶配载方案的波浪中运动性能预测的方案。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本申请的目的在于提供船舶运动性能的预测模型的建立、预测方法、终端及介质，用于解决现有技术中会采用模型实验或复杂数值模拟对船舶在波浪中运动性能预测，而导致时间和经济成本上升的问题的问题。

为实现上述目的及其他相关目的，本申请的第一方面提供一种船舶运动性能的预测模型的建立方法，包括：从运动性能数据库获得训练数据集；其中，所述运动性能数据库包括：输入参数数据、及其对应的运动性能数据；所述训练数据集是根据自所述输入参数数据和运动性能数据生成的；通过所述训练数据集来训练神经网络模型，以得到用于预测船舶在波浪中运动性能结果的预测模型。

于本申请的第一方面的一些实施例中，所述神经网络模型包括：广义回归神经网络。

于本申请的第一方面的一些实施例中，所述输入参数包括：船舶配载方案相关的第一类型参数、和/或航行及环境条件相关的第二类型参数。

于本申请的第一方面的一些实施例中，所述第一类型参数包括：排水量、重心纵向位置、重心垂向位置、横摇转动惯量、纵摇转动惯量、及中横剖面系数中的一种或多种；和/或，所述第二类型参数包括：入射波浪向、不规则波有义波高、不规则波平均跨零周期、及船舶航速中的一种或多种。

于本申请的第一方面的一些实施例中，所述运动性能数据包括：横摇有义值、纵摇有义值、及垂荡有义值中的一种或多种；所述运动性能数据的获取方式包括：数值模拟软件计算结果、模型试验结果和实船测量数据。

为实现上述目的及其他相关目的，本申请的第二方面提供一种船舶在波浪中运动性能的预测方法，包括：获取船舶的当前配载方案相关的输入参数，并输入通过训练神经网络得到的预测模型；获取所述预测模型输出的对应于所述船舶的当前配载方案所预测的运动性能结果。