《船舶耐波性安全评价及程序设计应用》这篇论文主要探讨了如何利用BP神经网络方法进行船舶在风浪环境中的耐波性安全评价,并设计出相应的程序模型。船舶耐波性是衡量船舶在海洋环境中抵抗风浪影响,保持稳定航行能力的重要指标。文章作者为烟台大学海洋学院的李生长和大连海事大学航海学院的王凤武。
论文介绍了基于BP神经网络的船舶耐波性安全评价方法。BP神经网络是一种广泛应用的人工神经网络模型,具有良好的非线性映射能力和自学习能力,能够模拟复杂系统的运行规律。在此基础上,作者利用耐波性综合评估方程计算船舶在特定风浪条件下的安全评估值,这有助于判断船舶在不同海况下的航行安全性。
接着,文章在Matlab环境下建立了耐波性安全评价模型。Matlab是一款强大的数值计算和可视化软件,适合进行复杂的数学模型构建和数据分析。通过训练和优化BP神经网络模型,作者证明了该方法可以有效进行船舶耐波性的安全评价和安全评估值的计算。
然后,论文深入到程序设计层面,分析了耐波性安全评价模型的程序模块。作者采用Matlab与C语言接口的方法,设计出了用户友好的菜单界面和结果显示界面。这一设计使得船长和驾驶员可以通过简单的按键、菜单操作和窗口交互,直观地获取船舶在不同航态下的耐波性安全评估值。
通过对安全评估值的比较,该程序能为船长和驾驶员提供决策支持,帮助他们在风浪环境中做出安全操纵的判断。这种程序化的设计不仅提高了评价的效率,也增强了实际操作中的实用性。
这篇论文结合了理论研究与实践应用,提出了一个基于BP神经网络的船舶耐波性安全评价系统,并通过程序设计实现了其功能。这种方法对于提升船舶在恶劣海况下的航行安全性和操作性具有重要意义,同时也为海洋工程领域的研究和实践提供了有价值的参考。