基于遗传神经网络的舰船磁场等效源重构方法

Equivalent source reconstruction of ship magnetic field based on genetic neural network

王毅 ¹周国华 ¹武晓康 ¹朱雪莲¹

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作者信息

1. 海军工程大学电气工程学院,湖北武汉 430033
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摘要

针对传统等效源模型的磁场预测精度和稳定性易受等效源参数设置(数量和位置)影响的问题,本文提出了利用遗传神经网络重构等效源的舰船磁场预测算法.以传统的等效源理论为基础,利用人工神经网络的非线性学习能力和遗传算法的自适应寻优功能,通过多次网络训练,得到一个隐性的等效源模型;设计了数值仿真试验和船模试验,把包含场点和源点信息的系数向量作为神经网络的输入,把近场平面的磁场测量值作为输出,代入隐性等效源模型.结果表明:该方法的磁场预测精度优于传统等效源模型,对船模磁场垂向分量的预测误差小于 5%,具有工程应用价值.

关键词

等效源/舰船磁场/参数设置/人工神经网络/非线性学习/遗传算法/自适应寻优/垂向分量

Key words

equivalent source/ship magnetic field/parameter settings/artificial neural network/non-linear learn-ing/genetic algorithm/adaptive optimization/vertical component

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基金项目

国家自然科学基金(51107145)

出版年

2023

哈尔滨工程大学学报

哈尔滨工程大学

哈尔滨工程大学学报

CSTPCDCSCD北大核心

影响因子：0.655

ISSN：1006-7043

参考文献量3

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