2024A-OS2-10 再帰型ニューラルネットワークを用いた低速航行時の操縦運動推定モデルに関する研究（第3報）

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タイトル別名
  • 2024A-OS2-10 Development of RNN-Based Prediction Model for Low-Speed Ship Manoeuvring Motion (3rd Report)

説明

<p>自律航行船の要素技術の一つとして離着桟の自動化が挙げられるが，自動離着桟システムの開発には港湾域における船舶の操縦運動の推定が不可欠である．船舶の操縦運動推定には一般的に数学モデルに基づくシミュレーション計算が用いられ，その実行に必要な各種流体力係数は拘束模型試験によって求められる．しかし，港湾域では低速かつ大斜航角で運動を行うことから，通常航行時とは操縦運動特性が大きく異なる．そのため，操縦運動を表現する流体力係数を計測するための拘束模型試験の実施が困難であるとともに，数学モデル自体が確立されているとは言い難い．本研究においては，再帰型ニューラルネットワークを用いた操縦運動推定モデルに基づき，自由航走模型試験により取得した操縦運動の時系列データに基づく低速航行時の操縦運動推定モデルについて，入力データとして用いる操縦運動の時系列データのパラメータの見直しを行うととともに，時系列長さの値が推定結果に及ぼす影響について検討を行った．</p>

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390867366145231616
  • DOI
    10.14856/conf.39.0_121
  • ISSN
    24241628
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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