12、船舶概念设计决策支持与企业绩效评估方法解析

船舶概念设计决策支持与企业绩效评估方法解析

船舶概念设计决策支持系统

船舶设计决策与 DSS 概述

船舶设计是一个复杂的决策过程,决策难度和范围差异很大。简单决策无需过多考虑影响因素,而船舶设计则是复杂决策,需要设计师充分思考并考虑众多相关因素。决策支持系统(DSS)能够为组织提供信息分析,提高决策效率。它包含模型、数据来源和用户界面,其中模型至关重要。船舶概念设计的 DSS 利用 WWW 技术,帮助设计师输入需求参数,查看建议项目和模拟结果。

船舶概念设计流程

船舶概念设计是早期设计阶段的活动,旨在形成产品概念,包括船舶需求、功能、可能行为、形式/结构(布局)和相关属性。该活动可分解为七个子活动,具体流程如下:

graph LR
    A[Requirement] --> B[Function]
    B --> C[Behavior]
    C --> D[Initial ship concept model]
    D --> E[Complementary concept analysis]
    E --> F[Risk analysis]
    F --> G[Final concept design]

船舶概念设计是一个连续过程,也是从多个备选项目中选择正确项目的决策过程。由于设计师无法掌握构成整艘船的所有单元,决策必然存在风险和不确定性。因此,建立和使用基于计算机的决策支持系统,有助于设计师识别正确项目,避免风险和不确定性。

船舶概念设计优化模型

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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