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HSVA develops the empirical prediction method

机译:HSVA开发了经验预测方法

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摘要

Today prediction of resistance and propulsion in ice covered waters is usually carried out by using well established semi empirical methods. Hamburgische Schiffbau-Versuchsanstalt GmbH (HSVA) looks at the development of empiric prediction methods for ice-going ships based on artificial neural networks. For navigation in level ice, an approach based on certain ship main dimensions as well as hull shape angles and ice properties is used [1]. The total resistance in ice encountered by the ship is split up into components that each include different physical phenomena like initial crushing, breaking, as well as submersion and sliding of ice floes along the hull.
机译:如今,通常使用成熟的半经验方法对冰覆盖水域的阻力和推进力进行预测。 Hamburgische Schiffbau-Versuchsanstalt GmbH(HSVA)研究了基于人工神经网络的冰船经验预测方法的开发。为了在水平冰上航行,使用了基于某些船舶主要尺寸以及船体形状角度和冰性质的方法[1]。船舶遇到的冰层的总阻力分为多个组成部分,每个组成部分都包含不同的物理现象,例如初始压碎,破裂以及浮冰沿着船体的浸没和滑动。

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  • 来源
    《The Naval Architect》 |2011年第1期|p.52|共1页
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  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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