Размер:
AAA
Цвет: CCC
Изображения: Вкл.Выкл.
Обычная версия сайта

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.

Издание "Вестник МГТУ" доступно на условиях лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 3.0 Непортированная.

Пашенцев С. В.

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

PDFЧитать

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)