RBF神经网络深度分析：深V型滑行艇阻力预报与修正方法

本文主要探讨了RBF（Radial Basis Function，径向基函数）神经网络在深V型滑行艇阻力预报中的应用。研究基于SV、JYK系列滑行艇的实际阻力、浸湿面积以及航行纵倾角的试验数据，通过RBF神经网络构建了一个阻力预报的数值图谱。这种方法的关键在于其高效性和准确性，特别是在处理有限的艇艉底部横向斜升角变化数据时，提出了一种基于小样本试验数据的阻力修正方法。 RBF神经网络以其全局逼近能力和良好的泛化能力，有效地解决了深V型滑行艇阻力预报中的复杂非线性关系问题。通过对比，文中指出在保持相同预测精度的情况下，RBF神经网络相对于其他如BP（Backpropagation，反向传播）神经网络，其计算速度更快，这对于实际工程中的实时预测和优化具有重要意义。 实验结果显示，该方法对于深V型滑行艇（具体参数范围为折角线长度与最大折角线宽度比在4～5.5，面积负荷系数在5.5～7，重心纵向相对位置在3%～9%，艉部艇底斜升角在5°～25°之间变化）的阻力预报是有效且实用的。这种阻力修正方法有助于提高滑行艇性能预测的精度，对于船舶设计和控制有着直接的应用价值。 研究团队由姚朝帮硕士生、董文才教授及多位学者组成，他们的研究领域涵盖了高性能船水动力学和船舶与海洋结构物设计制造，这显示了论文作者深厚的专业背景和扎实的理论基础。本文的成果不仅局限于学术界，也对船舶工程实践具有实际指导意义，尤其是在舰船阻力控制和性能优化方面。 关键词：深V型滑行艇、RBF神经网络、阻力数值图谱、斜升角、阻力修正方法，这些关键词突出了文章的核心内容，使得专业人员能够快速检索和理解文章的研究重点。此外，中图分类号和文献标志码等信息标明了该研究符合工程技术领域的学术标准，文章编号可供后续引用。 本文为深V型滑行艇的阻力预报提供了一种创新且高效的预测方法，对于提升船舶设计效率和性能优化具有重要的工程价值。