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J-GLOBAL ID：201702211636821086   整理番号：17A0536681

ニューラルネットワークを用いた操船運動のモデル化【Powered by NICT】

Modeling of Ship Maneuvering Motion Using Neural Networks

著者 (2件)： Luo Weilin (School of Mechanical Engineering and Automation, Fuzhou University) ,  Zhang Zhicheng (School of Mechanical Engineering and Automation, Fuzhou University)
資料名： Journal of Marine Science and Application  (Journal of Marine Science and Application)
巻： 15  号： 4  ページ： 426-432  発行年： 2016年 
JST資料番号： W1554A  ISSN： 1671-9433  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,ニューラルネットワーク(NN)は,船舶操縦運動のモデル化に使用されている。非線形応答モデルと船舶操縦運動の線形流体力学モデルについても検討した。モデルにおける操縦性指数と線形無次元流体力学的誘導体は二層フィードフォワードNNを用いて同定した。パラメトリック推定の安定性を確認した。,船舶操縦運動は得られたモデルに基づいて予測した。予測結果と模型試験結果の比較は,提案したモデリング法の妥当性を示す。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 流体力学 ,  *操船 ,  模型試験 ,  線形性 ,  フィードフォワード ,  *モデリング ,  流体力学的模型 ,  船舶 ,  操縦性 ,  *ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 二層 ,  非線形応答 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 操船 ,  応答モデル ,  数学モデル群モデル ,  システム同定 ,  ニューラルネットワーク

分類 (2件)： 計算機シミュレーション  (JE11000H) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (4件)： ニューラルネットワーク ,  操船 ,  運動 ,  モデル化