RBF神经网络在深V型滑行艇阻力预报中的应用
【出 处】：
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
【作 者】：
姚朝帮
[1] ;
董文才
[1] ;
许勇
[1] ;
岳国强
[2]
【摘 要】基于SV、JYK系列滑行艇的阻力、浸湿面积、航行纵倾角试验数据,采用RBF神经网络建立了深V型滑行艇阻力预报数值图谱;针对艇艉底部横向斜升角变化的有限试验数据,提出了一种基于小样本试验数据的阻力修正方法。试验表明,该方法对深V型滑行艇（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）阻力预报是可行的。在相同精度下,针对该文研究的问题,RBF神经网络所需时间少于BP神经网络。
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