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研究生:劉家毓
研究生(外文):Chia-Yu Liu
論文名稱:水下兵器阻力特性之智慧型穩健參數設計
論文名稱(外文):Intelligent robust parameter design on the resistance characteristics of underwater weapons
指導教授:吳聖儒吳聖儒引用關係
指導教授(外文):Sheng-Ju Wu
學位類別:碩士
校院名稱:國防大學理工學院
系所名稱:造船及海洋工程碩士班
學門:工程學門
學類:機械工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2010
畢業學年度:98
語文別:中文
論文頁數:130
中文關鍵詞:魚雷潛艦田口式直交表法類神經網路基因演算法
外文關鍵詞:TorpedoSubmarinesNeural networksGenetic algorithms
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本研究第一階段係針對魚雷彈體表面塗裝高分子聚合塗料暨合併微氣泡之減阻效果分析,由此實驗結果可知,超疏水塗料在低速以及高產氣率情況下,可獲得良好之減阻效果,且利用田口式直交表分析最佳水準組合,並將直交表所獲得之數據作為建立類神經網路訓練所需之輸入與輸出樣本,經此訓練完成之網路,可精確地建立起輸入與輸出間的非線性關係。接著使用基因演算法,從已獲得的非線性模型中求得最佳參數條件。第二階段係針對類旗魚級潛艦不同構型之因子水準組合,來探討其對阻力特性的影響;本研究經由數值模擬的方式來模擬潛艦潛航運動,利用Fluent軟體計算獲得不同潛艦構型之阻力值,並運用智慧型穩健參數設計求得最佳構型組合。最後,經由確認實驗加以驗證最佳參數水準組合的可靠性,可供未來水下兵器參數設計的研發模式。
The first stage of this work was aimed at the analysis of drag-reduction effectiveness of the torpedo surface by coating polymer coating combined with micro bubbles. The results by experiment revealed that the best effect on the drag reduction of the super-hydrophobic coatings is at lower velocity and higher generating rate of the micro-bubbles. The best combination of the factor levels was obtained by using the method of Taguchi’s orthogonal arrays. Then, the raw data of the orthogonal arrays is exactly the establishment of the data required as training samples for neural network input and output. After the completion of the training of artificial neural network, the non-linear model can be accurately established for the non-linear relationship between the input and output of the system. Then, using the genetic algorithm to the nonlinear model, the best fitness value has been got for the optimum condition of the parameters. The second phase was to explore the impact on the resistance characteristics of the class of Zwaardvis for the submarines by different configurations of the combinations of the factor levels. This study is to simulate the submerged movement of a submarine by means of numerical simulation. The use of software FLUENT tries to calculate the resistance values by different submarine types, and the intelligent technique of the robust parameter design is used to obtain the best combination in the work. Finally, the test of confirmation will be carried out by the optimum combination of parameters to verify the reliability in order to provide for the parameter design of the underwater weapon researches in the future.
誌謝
摘要
ABSTRACT
目錄
表目錄
圖目錄
符號說明
1. 前言
1.1 研究動機與背景
1.2 文獻回顧
1.2.1 減阻技術
1.2.2 智慧型參數設計
1.2.3 數值流場模擬
1.3 研究目的與本文架構
2.元建模設計最佳化架構
2.1 問題定義與相關限制條件
2.2 元模型設計概念
2.3 實驗設計法
2.3.1 各種實驗計劃法
2.3.2部分因子實驗法
2.3.3田口直交表
2.3.4直交表與點線圖建構
2.3.5田口參數設計分析
2.4 類神經網路
2.4.1 類神經網路的特性
2.4.2 類神經網路的類型
2.5 倒傳遞網路
2.5.1 倒傳遞類神經網路架構
2.5.2 倒傳遞類神經網路運作過程
2.5.3 倒傳遞類神經網路流程
2.6 徑向基網路
2.7 基因演算法
3. 魚雷減阻應用穩健參數設計分析結果
3.1 田口法資料分析
3.1.1 運用田口法之動態品質特性及SN比定義
3.1.2 控制參數之探討
3.1.3 實驗量測與分析方法
3.1.4 變異分析
3.1.5 無因次參數分析
3.1.6 實驗參數誤差分析
3.1.7 實驗數據分析步驟
3.2 合併微氣泡與高分子聚合塗料之實驗結果
3.2.1 實驗參數無因次化之結果討論
3.2.2 反應曲面之數學模型建構與分析
3.2.3 歸納討論
3.3 智慧型參數設計
4. 潛艦數值模擬之數值方法與分析
4.1 流場分析之數值方法
4.1.1 統御方程式
4.1.2 有限體積法
4.1.3 線性聯立方程式之解法
4.2 三維潛艦幾何構型及流場計算模擬流程
4.3 潛艦構型繪製設計及計算流場之網格建構
4.3.1潛艦構型繪製設計
4.3.2計算流場之網格建構
4.4 流場計算域邊界條件設定
4.5 潛艦流場數值計算分析與探討
4.6 運用元建模分析潛艦阻力特性
4.6.1數據資料庫建立和直交表的選擇配置
4.6.2變異分析之結果與討論
4.6.3倒傳遞網路與徑向基底網路元模型建立
4.6.4基因演算法求解最佳值
5. 結果與討論
5.1合併微氣泡與高分子聚合塗料之實驗
5.2潛艦數值模擬研究分析與討論
6. 結論 124
參考文獻 126
自傳 130
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QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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