舰船最小阻力估算的智能学习算法

考虑舰船阻力性能受船体参数及航行环境条件的综合影响,数据类型繁多且复杂,最小阻力估算难度较大,研究基于智能学习的舰船最小阻力估算算法。此算法使用RANS控制方程和端流模型分析舰船运动状态,由重叠网格技术分析舰船运动时粘性流场信息后,将舰船船型参数与运动状态数据、流场数据,作为基于GRNN智能优化学习的舰船最小阻力估算模型输人向量,在改进果蝇优化算法寻优设置GRNN的平滑因子后,利用此网络构建最小阻力估算模型,学习拟合舰船阻力与输入向量之间关系,输出最小阻力估算结果。实验结果显示:在舰船纵倾与升沉运动中,所提算法估算的最小阻力较准确。