基于机器学习的船舶螺旋桨敞水性能预报代理模型

作     者：强以铭 陈诗楠 陈奕宏 褚学森 QIANG Yiming;CHEN Shinan;CHEN Yihong;CHU Xuesen

作者机构：中国船舶科学研究中心无锡214082 西安交通大学西安710049 

出 版 物：《中国造船》 (Shipbuilding of China)

年 卷 期：2022年第63卷第5期

页      码：181-188页

摘      要：介绍了基于机器学习的经典模型,以螺旋桨特征参数为输入,建立船舶螺旋桨敞水性能预报代理模型。对几种典型的回归模型,分析了它们的预报精度和适用性。用随机森林方法建立了船舶螺旋桨敞水性能预报代理模型,其预报结果与试验数据吻合较好。对未知桨试验结果的验证表明,KT和10KQ的预报偏差在5%以内,敞水效率预报偏差在2%以内。该研究为船舶螺旋桨性能预报提供了新的手段,有望缩短设计周期,提高设计效率。

主 题 词：机器学习 船舶螺旋桨 敞水性能 随机森林模型 

学科分类：08[工学] 0824[工学-林业工程类] 082401[082401] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-4882.2022.05.017

馆 藏 号：203115543...