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DC 欄位 | 值 | 語言 |
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dc.contributor.advisor | 邱逢琛(Forng-Chen Chiu) | |
dc.contributor.author | Cheng-Han Tsai | en |
dc.contributor.author | 蔡承翰 | zh_TW |
dc.date.accessioned | 2021-06-15T02:40:47Z | - |
dc.date.available | 2014-08-19 | |
dc.date.copyright | 2009-08-19 | |
dc.date.issued | 2009 | |
dc.date.submitted | 2009-08-11 | |
dc.identifier.citation | [1]M.C. Deo, N. Kiran Kumar “Interpolation of wave height,” Ocean Engineering, 2000
[2]C.P. Tsai, C. Lin, J.N. Shen “Neural network for wave forecasting among multi-stations,” Ocean Engineering, 2002 [3] José C. Principe, Neil R. Euliano, W. Curt Lefebvre “Neural and Adaptive Systems: Fundamentals through Simulations,” 1999/12 [4] 邱逢琛、周詠翔、邱永芳、蔡金吉”從船體運動反算遭遇波浪之類神經網路模式”,第28屆海洋工程研討會論文集,高雄,2006/11 [5] F.C. Chiu, S.W. Liu, W.C. Tiao, J. Guo “Development of a Simple System to Measure 5 DOF Ship Motions in a Seaway,” The Eighth International Conference on Fast Sea Transportation (FAST 2005), Saint-Pertersburg , Russia, 2005/6 [6] 邱永芳等“台灣近岸海象預報模式系統(TaiCOMS)技術報告”,第28屆海洋工程研討會專題論文集,高雄,2006/11 [7] 邱逢琛、蔡承翰、邱永芳、蔡金吉”應用類神經網路重建波浪場之空間分布”,第20屆造船暨輪機工程研討會論文集,台北,2008/3 | |
dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/44119 | - |
dc.description.abstract | 近年來,類神經網路(Artificial Neural Network; ANN)模式已大量應用在海洋工程及船舶工程的領域之中,這些研究大多將ANN模式應用於時間域的預測上,而ANN模式之預測結果其精度也多能被工程應用上所接受,因此除了傳統的預測模式以外,ANN模式提供了另一種可能的選擇。本研究即利用ANN模式之模式辨識(Pattern Recognition)能力以建構船體運動反算波浪之類神經網路模式;並將ANN模式應用於重建波浪場於空間域的分佈情況。最後運用以上所述兩個ANN模式建構出一個屬『面』的台灣海域波浪測報系統,藉由模擬探討此系統之有效性。
本研究之目的在於利用遍佈台灣海域巡航之海巡署所屬船舶(約50~70艘)做為波浪之行動感測器(mobile agent),透過收集各船艦之運動反應狀態,並各別代入船體運動反算波浪之類神經網路模式中,反算出各船艦所在位置之示性波高、示性波週期、波向角以及各別之船速。最後再將這些空間上分散之波浪資料(50~70組)代入重建波浪場空間分佈之類神經網路模式中,最終取得該時段台灣周圍海域之波浪場資料。研究中引用TaiCOMS之中尺度台灣近海波浪模擬資料,做為建構此系統分析方法與模式建構和驗證之依據。為了探討本研究中所提出系統之有效性,研究中利用MATLAB及Neural Solution分別做為模擬船體在短波頂不規則波中運動量分析及建構類神經網路模式之工具,進而模擬整個系統之流程,並估算出該系統之精度及評估此系統之有效性。 研究顯示所提出之船體運動反算波浪類神經網路模式能良好掌握船體運動之特性,進而反算精度良好的結果;而重建波浪場空間分佈類神經網路模式亦能掌握台灣週圍海域之波浪場分佈特性。整體來說所提出之台灣附近海域波浪測報系統是有效的,未來也能進一步對此系統之架構微調,以獲得更加準確的精度與更好的適用性。 | zh_TW |
dc.description.abstract | In recent years, artificial neural network (ANN) has been applied on the field of ocean engineering and naval architecture. Most of these researches are used to do prediction in time domain, and the accuracy is acceptable for engineering applications. In the present study, the pattern recognition ability of ANN is applied to develop a model for evaluating wave characteristics basing on ship motions. In addition, ANN is also applied to reconstruct the spatial distribution of wave field around Taiwan sea area by using limited numbers of sampling wave data.
In the present study, maybe 50~70 ships of the fleet of Taiwan Coast Guard are considered as the mobile agents of a sensor network for capturing the wave field around Taiwan sea area. By sensing the motion responses of each ship at the same time and putting them into ANN model, the significant wave height、wave period、incident angle and ship speed at the location of each ship can be evaluated. Then puting these scattered wave data (about 50~70 sets) into another ANN model, the spatial distribution of wave field around Taiwan sea area can be reconstructed. In this study, SWAN data of the TaiCOMS are applied for simulating the proposed ship-bone wave monitoring system and verifying the accuracy and feasibility of this system. MATLAB is used to develop the software to simulate the ship motions in short crested irregular waves, and Neural Solution is applied to develop the ANN models. ANN models have a good performance on evaluating wave characteristics basing on ship motions and reconstructing the spatial distribution of wave field around Taiwan sea area by using limited numbers of sampling wave data. The result of this research shows that the present ship-bone wave monitoring system is feasible with acceptable accuracy for engineering use. | en |
dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2021-06-15T02:40:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ntu-98-R96525004-1.pdf: 78225368 bytes, checksum: 502a350bce049fe6beb3586d1ea6204a (MD5) Previous issue date: 2009 | en |
dc.description.tableofcontents | 摘要……………………………………………………………………Ⅰ
ABSTRACT………………………………………………………………Ⅱ 目錄……………………………………………………………………Ⅲ 表目錄…………………………………………………………………Ⅵ 圖目錄…………………………………………………………………Ⅶ 第一章 前言……………………………………………………………1 1.1研究動機………………………………………………………1 1.2研究目的………………………………………………………1 1.3研究流程………………………………………………………2 第二章 台灣海域波浪資料…………………………………………… 4 2.1台灣近岸海項預報模式系統(TaiCOMS)…………………4 2.2引用之波浪資料內容…………………………………………5 2.3 TaiCOMS資料之可靠性分析…………………………………5 第三章 類神經網路模式………………………………………………10 3.1船體運動反算波浪類神經網路模式…………………………10 3.2重建波浪場空間分布類神經網路模式………………………14 3.2.1單日單時刻波浪空間分佈之重建…………………………16 3.2.2單月波浪空間分佈之重建…………………………………22 3.2.3單季波浪空間分佈之重建…………………………………26 3.2.4波浪資料密度效應驗證……………………………………31 3.2.4.1間隔12小時之類神經網路模式訓練與重建…………31 3.2.4.2間隔3小時之類神經網路模式訓練與重建……………32 3.2.4.3波浪資料密度效應之比較與討論………………………32 3.2.5重建波浪場空間分佈類神經網路之比較與討論…………34 第四章 台灣海域即時波浪場之推算模擬……………………………35 4.1波浪中之船體運動反應計算…………………………………35 4.1.1短峰不規則波………………………………………………35 4.1.2短峰不規則波中的船體運動反應…………………………37 4.1.3短峰不規則波中的船體運動反應模擬結果………………37 4.2即時波浪場之推算模擬………………………………………39 4.2.1 即時波浪場之推算模擬(模擬例一)………………………40 4.2.1.1模擬之設定………………………………………………40 4.2.1.2各時間位置之船體運動推算及波浪反算………………41 4.2.1.3利用類神經網路重建波浪之空間分佈…………………45 4.2.2即時波浪場之推算模擬(模擬例二)………………………49 4.2.2.1模擬之設定………………………………………………49 4.2.2.2各時間位置之船體運動推算及波浪反算………………50 4.2.2.3利用類神經網路重建波浪之空間分佈…………………53 4.2.3 即時波浪場之推算模擬(模擬例三)………………………57 4.2.3.1模擬之設定………………………………………………58 4.2.3.2各時間位置之船體運動推算及波浪反算………………59 4.2.3.3利用類神經網路重建波浪之空間分佈…………………62 4.3即時波浪場推算系統之改進與模擬…………………………66 4.3.1即時波浪場推算系統之改進(一)…………………………66 4.3.2 即時波浪場推算系統之改進(二)…………………………69 4.3.3即時波浪場推算系統 (颱風)………………………………71 第五章 結論與展望……………………………………………………74 參考文獻…………………………………………………………………76 附圖…………………………………………………………………77 | |
dc.language.iso | zh-TW | |
dc.title | 船舶運動推算台灣海域波浪場模式及系統模擬 | zh_TW |
dc.title | Reconstruction of Wave Field around Taiwan Sea Area using Ship Motions of a Fleet | en |
dc.type | Thesis | |
dc.date.schoolyear | 97-2 | |
dc.description.degree | 碩士 | |
dc.contributor.oralexamcommittee | 郭振華,曾國正,周顯光 | |
dc.subject.keyword | 類神經網路,船舶運動,波浪場,空間分佈, | zh_TW |
dc.subject.keyword | Artificial Neural Network,Ship Motion,Wave Field,Spatial Distribution, | en |
dc.relation.page | 295 | |
dc.rights.note | 有償授權 | |
dc.date.accepted | 2009-08-11 | |
dc.contributor.author-college | 工學院 | zh_TW |
dc.contributor.author-dept | 工程科學及海洋工程學研究所 | zh_TW |
顯示於系所單位: | 工程科學及海洋工程學系 |
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