文献

J-GLOBAL ID：201702213151516546   整理番号：17A0055599

海洋構造物に作用する風の力とモーメント係数を予測するための完全複素数値動径基底関数ネットワーク【Powered by NICT】

Fully complex-valued radial basis function networks for prediction of wind force and moment co-efficients on marine structures

著者 (3件)： Krishna Kumar N (School of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore, 4 Engineering Drive 3, Singapore 117576) ,  Savitha R. (Institute of Infocomm, Research, Agency for Science, Technology and Research, 1 Fusionopolis way, Singapore 138632) ,  Mamun Abdullah Al (School of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore, 4 Engineering Drive 3, Singapore 117576)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CCIP  ページ： 1-6  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,完全複素数値動径基底関数(FC RBF)ネットワークは,海洋構造物の風の力とモーメント係数を予測した。論文では,船舶に作用する風力とモーメントを研究するための普遍的アプローチを提供することを目的とする。回帰分析を用いた文献で推定された力とモーメント係数は,船舶寸法を含んでいる。これら次元は複雑値数フォーマット,FC RBF(動径基底関数)からの理想的な近似問題となっているが表現できる。研究は,異なる負荷条件での各種船舶のを考慮し,全22船舶であった。これらのうち,18はFC RBF(動径基底関数)を訓練するために使用した。このようにして開発したネットワークは二つの異なる荷重条件で2種の新しい型容器の一般化について試験した。このように,開発したモデルは風力とモーメント係数を予測することができる,使用した容器の型に無関係であった。性能船舶の風力とモーメント係数を予測するための研究は,FC RBF(動径基底関数)は優れた予測性能,この問題に対して最先端技術の結果に比べて持つことを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *動径基底関数ネットワーク ,  風力 ,  *風 ,  *動径基底関数 ,  回帰分析 ,  *モーメント ,  *ネットワーク ,  近似法 ,  *複素数 ,  船舶 ,  *海洋構造物
準シソーラス用語： 最先端技術 ,  予測性能 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 海洋構造物 ,  風 ,  力 ,  予測 ,  数値 ,  動径基底関数ネットワーク