双船并行航行横摇姿态ar预报方法改进研究

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1、分类号：密级：UDC：编号：工学硕士学位论文双船并行航行横摇姿态AR预报方法改进研究硕士研究生：高鹤诚指导教师：李平教授学科、专业：船舶与海洋结构物设计制造论文主审人：黄胜教授哈尔滨工程大学2014年1月分类号：密级：UDC：编号：工学硕士学位论文双船并行航行横摇姿态AR预报方法改进研究硕士研究生：高鹤诚指导教师：李平教授学位级别：工学硕士学科、专业：船舶与海洋结构物设计制造所在单位：船舶工程学院论文提交日期：2014年1月论文答辩日期：2014年5月学位授予单位：哈尔滨工程大学ClassifiedIndex:U.

2、D.C:ADissertationfortheDegreeofM.EngTheImprovementoftheARMethodinTowParallelsailingships’rollattitudemotionForecastCandidate:GaoHechengSupervisor:ProfessorLiPingAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpecialty:DesignandConstructionofNavalArchitectureandOc

3、eanStructureDateofSubmission:January,2014DateofOralExamination:May,2014University:HarbinEngineeringUniversity哈尔滨工程大学学位论文原创性声明本人郑重声明：本论文的所有工作，是在导师的指导下，由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用已在文中指出，并与参考文献相对应。除文中已注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明

4、确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者(签字)：日期：年月日哈尔滨工程大学学位论文授权使用声明本人完全了解学校保护知识产权的有关规定，即研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权属于哈尔滨工程大学。哈尔滨工程大学有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件。本人允许哈尔滨工程大学将论文的部分或全部内容编入有关数据库进行检索，可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文，可以公布论文的全部内容。同时本人保证毕业后结合学位论文研究课题再撰写的论文一律注明作者第一署名单位为哈尔滨工程大学。涉密

5、学位论文待解密后适用本声明。本论文(□在授予学位后即可□在授予学位12个月后□解密后)由哈尔滨工程大学送交有关部门进行保存、汇编等。作者(签字)：导师(签字)：日期：年月日年月日双船并行航行横摇姿态AR预报方法改进研究摘要船舶的航行补给为船舶提供有利的中远航行后勤保障，同时提高船舶的作业范围与续航能力，此外，航行补给减少了被补给船舶进出繁忙港口的次数，在减少船舶对基地直接依赖程度的同时也提高了船舶的航行安全。最近几年来，船舶的航行补给问题引起了广泛的关注。横向补给是一种较常使用的补给方式，在此过程中，容易因近距离并

6、行而长生吸力，发生碰撞，特别在补给时搭建了高架索后，情况变得更为复杂，加剧了吸力产生，更容易发生碰撞事故，为此需要对双船并行过程中的运动姿态有一定的及时预估，来对可能发生的碰撞危险予以预警，以便预防碰撞发生。双船补给过程中的并行航行现象，可以简化为两船并行且搭建高架索的力学模型，该模型为非线性模型，如应用已有的水动力理论对其进行建模求解，无论从时间还是精度要求上，都不满足工程需要，为此需要从其他途径进行解决。本文拟通过简化实际情况，通过结合双船并行阶段的特殊条件对常用的普通线性预报方法进行改进，来对双船并行航行的横

7、摇姿态来予以预报，已达到及时预报并提升线性预报模型有效精度下的预报时长的工程应用目的。基于这一背景，通过查阅对大量国内外相关资料文献并综合国内实际情况，本文主要进行如下研究：首先，阐述了研究的背景及意义，综述各种线性时间序列分析方法。提出本文研究思路。对模横摇姿态实验数据的特性进行定量分析，引入了自相关、偏自相关、ADF等平稳性检验方法对船舶横摇运动姿态时间序列数据进行定量分析，明确其线性特征。同时，分析了常见的数据平稳化方法以备出现非平稳现象时对数据予以处理。进而得出：在本文试验工况下，双船船模横摇姿态实验数据时

8、间序列适用于线性预报且稳定性良好，并适宜应用AR模型进行预报分析。基于已知数据特性和现有知识，不考虑双船近距时的相互作用对船舶横摇运动姿态的影响，分别建立各船的AR模型。在定阶过程中，通过对比分析常规的几种定阶方法在预报模型中的效果，从而决定最适宜本船模横摇姿态实验数据时间序列的定阶准则，在此过程中发现定阶准则定阶效果及模型的预报效果与所选的学习步长密切相关