Архив
Редакция журнала «Вестник МГТУ» поддерживает политику открытого доступа «Open Access», что позволяет пользователям бесплатно и неограниченно использовать тексты научных статей (читать, загружать, копировать, распространять) при условии указания авторства.
Warning: file_get_contents(http://doi.crossref.org/servlet/getForwardLinks?usr=murmansk&pwd=4_mstu&doi=10.21443/1560-9278-2025-28-4/1-558-571): failed to open stream: HTTP request failed! HTTP/1.1 404 in /var/www/old/sites/vestnik/php/find_ref.php on line 2
Маневренное испытание "зигзаг" и обученная нейросеть как инструменты идентификации адекватной математической модели движения судна
DOI: 10.21443/1560-9278-2025-28-4/1-558-571
Аннотация. Нейронная сеть применяется для коррекции математической модели движения судна. Для ее обучения использовались данные, полученные при испытаниях в режиме стандартного маневра "зигзаг 20/20" посредством случайных вариаций с нормальным распределением первоначально рассчитанных параметров модели. При испытаниях варьированной модели фиксировались кинематические параметры для характерных моментов маневрирования (начала переброски руля с борта на борт; последующего максимального зарыскивания судна). Для шести моментов сохранялись семь параметров: время, линейная скорость, угловая скорость поворота, курс и координаты судна (42 входных параметра). В программной среде Statistica Neural Nets произведено обучение сети на базе 600 наборов таких данных с использованием встроенного интеллектуального решателя проблем IPS. Наборы данных явились входом сети, а выходом – параметры математической модели. Обученная сеть позволяет по заданным маневренным характеристикам (определенным, например, в ходе натурных испытаний) находить совокупность параметров модели. При коррекции модели в соответствии с изменившимися маневренными требованиями необходимо использовать их в качестве входа в обученную сеть для получения на выходе совокупности параметров модели, адекватной этим изменившимся требованиям. В ходе исследования рассмотрена наиболее сложная математическая модель в перемещениях, которая расширена до 19 параметров дополнительным включением в нее коэффициентов присоединенных масс и присоединенного момента инерции судна. Преимущество обученной нейронной сети заключается в возможности анализировать степень влияния каждой из входных переменных на выходные, что открывает путь к обоснованному упрощению математических моделей, удаляя из них параметры, которые не влияют на конечный результат.
Печатная ссылка: Пашенцев С. В. Маневренное испытание "зигзаг" и обученная нейросеть как инструменты идентификации адекватной математической модели движения судна // Вестник МГТУ. 2025. Т. 28, № 4. C. 558-571.
Электронная ссылка: Пашенцев С. В. Маневренное испытание "зигзаг" и обученная нейросеть как инструменты идентификации адекватной математической модели движения судна // Вестник МГТУ. 2025. Т. 28, № 4. C. 558-571. URL: https://vestnik.mauniver.ru/v28_4_1_n105/10_Pashentsev_558-571.pdf.
(на русск., cтр.14, рис. 17, табл 1, ссылок 7, AdobePDF)
