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船舶，模型，4Dof，MMG，MMG模型是由日本拖曳水池委员会成立的船舶操纵运动数学模型研讨小组，发展了一套系统的船舶运动建模方法[ ]。MMG模型将作用于船舶上的流体动力按照物理意义分解，然后考虑它们之间的相互干涉，最终构建出船舶运动数学模型

2维圆柱绕流程序间接法.rar

船舶建立数学模型可以分为两种方法[ ]：第一种方法是从基本运动方程出发，以日本学派为代表的船舶运动分离型数学模型和以欧美学派为代表的整体型船舶运动数学模型。

工业生产中经常遇到多变量不稳定系统，这是一种很难控制的模型。为了更好的进行研究，本文采用matlab软件，和2-dof和H 无穷控制策略对模型进行控制，仿真发现控制效果良好，控制器设计阶数低等优点。

规则波浪中的船舶操纵性数值预报研究，MMG模型的主要特点是将作用于船舶上的流体动力和力矩按照物理意义，分解为作用于裸船体、敞水桨和敞水舵上的流体动力和力矩，以及它们之间的干涉。这种分离式模型虽然要处理复杂的船、桨、舵之间的相互影响，但每一项水动力都具有明显的物理意义，便于应用系列化试验得到的结果来表达。

1966年Edward J. Davison首先提出控制系统的模型降阶问题，经过几十年的发展，出现了各种各样的降阶算法，如 降阶算法、Routh降阶算法、脉冲能量近似法和主导模态算法等。本研究采用最优模型降阶方法[ ]。误差信号e(t)定义如图4所示，目标函数J来描述最小化误差信号e(t)的 -范数如式(5)所示，目标函数J由 算法递推或Lyapunov方程求解得出。如果模型中含有时间延迟项，需要采用 对延迟项近似，含有近似处理时称为次最优降阶算法，本研究不进行近似处理。

机器学习是近年来渐趋热门的一个领域，同时Python 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合了机器学习和Python 语言两个热门的领域，通过利用两种核心的机器学习算法来将Python 语言在数据分析方面的优势发挥到极致。