Optimization design of double gyro-swing reduction device in complex sea state based on nonlinear dynamic equations
Notice bibliographique
Résumé
In order to enable ships to operate stably for a long time under complex sea conditions, all kinds of ships have an urgent need for gyroscopic rocking reduction devices.This paper takes the double gyro rocking reduction device with better rocking reduction effect as the research object, establishes its corresponding nonlinear dynamic equations, adopts the energy method to establish the differential equations of motion, and deduces the dynamic model of the rocking reduction double gyro.A parameter optimization model is established with the main objective of improving the shaking reduction effect, and the key components of the shaking reduction double gyro are optimized.The bacterial foraging optimization algorithm is selected to solve the model, and the multi-objective parameter optimization model is established.For one to five wave classes, the middle value of the wave height of the meaningful wave is selected for the dynamic simulation experiment of the double gyro.When the wave level is less than three time level, the rocking reduction performance of the rocking reduction double gyro reaches 87.5%, 78.1% and 77.78%, respectively, and the transverse rocking reduction performance is good.Under the simulation environment of sea state I (wave height 2.5m, average period 7s) and sea state II (righteous wave height 2.5m, average period 12s), the rocking reduction efficiencies of the ship after parameter optimization are improved by 6.44% and 10.09%, respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».