超大型油船型线特征参数对快速性能影响研究

本文以超大型油船主参数、局部参数、细部参数等特征参数为对象,将剩余阻力系数Cr、伴流分数w、兴波阻力系数CWTW、粘压阻力系数Cpv的CFD计算结果作为数据基础,采用支持向量机方法建立船型特征参数到船舶性能的代理模型。应用OAT方法和Sobol方法计算船型特征参数对船舶剩余阻力系数Cr、伴流分数w、兴波阻力系数CWTW、粘压阻力系数Cpv的一阶敏感性,评估超大型油船船型特征参数对各快速性能指标的影响。结果显示,支持向量机方法建立的代理模型在测试集预报结果相对误差约为1%~2%,首尾特征、进流段去流段特征、船尾横剖面特征等细节参数对超大型油船的快速性能影响较大。

数据驱动的船舶快速性能代理模型预报方法

本文针对船舶快速性能高效预报中存在的难度,以33艘油船、43艘散货船水池模型试验数据为基础,应用机器学习算法建立船舶快速性能预报的代理模型。研究了不同组合方式的船体有量纲与无量纲参数、代理模型种类对船型快速性能预报精度的影响,对比了代理模型在相近船型预报和同类船型预报2种应用场景中的适用性。结果显示,有量纲与无量纲混合的参数组合可以提高模型预报精度,船舶快性能代理模型预报误差约为3%~7%。