自升式海洋平台主要要素论证决策支持系统研究开发

论文摘要

随着自升式海洋平台使用和建造数量的增加,平台设计和验证手段的效率问题日益突出,传统的大量查阅设计规范的方法在设计效率和效果上越来越难以满足设计人员的需求,因此如果我们将已有的大量设计方案存储在数据库中,采用合适的推理系统,由若干已知需求参数,通过查询、计算和匹配,给出未知结构尺寸等参数的合理设计方案,对于海洋平台的设计人员来说意义是显而易见的。本文从需求分析出发,搜集了大量详实的自升式海洋平台数据资料,将他们存储在数据库中,在此数据库的基础上设计并开发了自升式海洋平台主要要素决策支持系统,包括基本查询子系统、分类拟合子系统以及BP神经网络系统。查询系统主要针对数据库中的信息进行操作,具备数据查询、筛选、修改、添加、删除、导出等功能,分类拟合系统主要基于最小二乘法算法进行数据的拟合计算,它可以根据用户的设定,给出其所感兴趣的两组设计参数之间的拟合曲线及拟合方程,根据拟合方程用户可以进行自升式海洋平台主要要素参数预测或者对已有平台模型作出评价参考。自升式海洋平台的方案设计过程中,针对建立平台主要参数的数学模型,本文利用方案设计数据库,应用系统建模的理论和方法,利用BP神经网络理论分别建立了自升式海洋平台主要参数的单变量预测模型和多变量预测模型。预测模型的建立有利于分析和掌握自升式海洋平台主要参数的变化规律,同时在自升式海洋平台设计时,可以根据已知参数的多少选择合适的预测模型进行其它主要参数的预测,不但能够用于平台初期的设计评估,而且对于设计结果还能起到很好的验证作用。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 课题背景及研究意义
• 1.1.1 课题背景
• 1.1.2 课题研究意义和应用价值
• 1.2 国内外文献综述
• 1.2.1 自升式海洋平台设计发展概述
• 1.2.2 数据库的发展概述
• 1.2.3 决策支持系统的发展概述
• 1.2.4 决策支持系统应用现状
• 1.2.5 决策支持系统的未来发展趋势
• 1.3 本章小结
• 2 系统的总体需求分析
• 2.1 自升式海洋平台数据库的需求分析
• 2.2 决策支持功能的需求分析
• 2.3 本章小结
• 3 系统方案设计中的关键技术
• 3.1 非线性最小二乘法
• 3.1.1 最小二乘法基本原理
• 3.1.2 最小二乘法多项式拟合
• 3.1.3 最小二乘法在本系统中的应用
• 3.2 神经网络算法
• 3.2.1 人工神经网络的应用
• 3.2.2 BP神经网络模型简介
• 3.2.3 BP神经网络的MATLAB设计方法
• 3.3 本章小结
• 4 自升式海洋平台主要要素论证决策支持系统设计与实现
• 4.1 系统分析
• 4.1.1 平台数据库特性分析
• 4.1.2 系统主要功能模块分析
• 4.2 平台信息数据整理及分类
• 4.3 主要要素论证决策支持系统功能设计
• 4.3.1 系统功能结构
• 4.3.2 查询子系统的功能设计
• 4.3.3 分类拟合子系统的功能设计
• 4.4 平台数据库的结构设计
• 4.4.1 数据库应用系统的选择
• 4.4.2 数据库表的结构设计
• 4.4.3 定义完整性约束
• 4.5 系统开发方法
• 4.5.1 VB数据库开发简介
• 4.5.2 VB对自升式海洋平台数据库的开发
• 4.6 本章小结
• 5 自升式海洋平台主要要素论证决策支持系统应用
• 5.1 查询系统主要应用
• 5.2 分类拟合分析系统主要应用
• 5.2.1 预测模型
• 5.2.2 基于最小二乘法的分类拟合系统
• 5.3 系统在自升式海洋平台主要参数预测中的应用
• 5.3.1 模型可靠性验证
• 5.3.2 基于最小二乘法的单变量参数预测
• 5.4 BP神经网络在自升式海洋平台主要参数预测中的应用
• 5.4.1 基于BP神经网络的单变量的预测
• 5.4.2 基于BP神经网络的多变量数据预测
• 5.5 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况
• 致谢