第36卷第1期2019年2月
JIANGSU SHIP
Vol.36No.1
晋文菊，樊红元，顾剑刚
(上海船舶研究设计院，上海201223)
摘要：为使船舶设计人员在分析型船资料估算空船重量时快速选择适合的估算方法，分析目前典型的空船重量的估算方法适用的情况以及精确度。“从两个吃水的载重量估算空船重量”方法仅利用母型船的设计吃水和结构吃水估算空船重量;“BP神经网络估算空船重量”方法是基于详细的母型船数据库建立的神经网络模型；“统计回归方法估算空船重量”方法是基于详细的母型船数据库分解船舶结构，利用统计回归的方法。经分析发现:“从两个吃水的载重量估算空船重量”方法适用于设计初期阶段并缺少更为详细的母型船资料的情况;“BP神经网络估算空船重量”方法只适用于个别掌的设计人员，；统计回归方法”则是更为的估算方法，详尽的数据库才可以将船型归类分组得出精确的空船重量系数。
关键词：空船重量；载重量;BP神经网络；统计回归
中图分类号:U662.3文献标志码:A
DOI：12.19646/j.inki.32-1230.2219.31.302
开放科学(资源服务)标识码(OSID)
0引言
船舶初步设计阶段的空船重量和重心位置的估算是的，尤其是船参数型船的只分时，缺少系统的经验数据使得估算结的不确定。由于缺少空船重量估算系统性的研究，因设计者的经验和理解结果的精度
作用。
年量船舶设计人员致力于空船重量的估算[T(“空船重量的估算”同时“重的估算”)，同时在阶段
研究对空船重量的及56。将近年来的估算方法并分析，供船舶设计人员在估算空船重量时。
1从两个吃水的载重量估算空船重量
1.1研究过程
方法⑴为在船的度参数船长
厶、型宽〃、设计吃水r d和结构吃水T s以及相应吃水的载重量dw s的基础上估算空船重量。要
:
收稿日期：209-2-16
作者简介：晋文菊(1985-)，女，硕士，工程师，从事船舶晒装设计工作；樊红元(1980-)，男，硕士，，从事船舶总体设计工作；顾(1972—)，男,，从事船舶设计工作。
(1)假设两个方形系数c.(C.、C.)及其相应的水线面系数C(C、C w2)。
(2)计算假定的C设计吃水时的排水量。
△1=Y L BT d C M
△2=Y厶〃T d C.
式中:△为假设的方形系数9的排水量,t；4为假设的方形系数2的排水量，为水的密度,t/rn2；为船壳板系数;C.为假设的方形系数9C.为假设的方形系数2。
(3)按(2)中的及设计吃水时的载重量，计算相应的空船重量厶s(厶S、厶S2)。
厶S]_9—diw
厶S2_^^2—dlW
式中丄S9为假设方形系数9对应的空船重量,/厶2为假设方形系数2对应的空船重量,/dw为船舶已设计吃水的载重量，；。
(4)估算结构吃水时的排水量。
△S9=△1(T T)^WC.1
式中:z I s为假设方形系数9时船舶结构吃水时
的排水量,/鸟2为假设方形系数2时船舶结构吃水时的排水量,/缶为假设的方形系数9对应的水线面系数9C w2为假设的方形系数2对应的水线面系数2
。
6江苏船舶第36卷
(5)按步骤(3)计算得到的空船重量么值与已
知结构吃水时的载重量dw s计算结构吃水时的排水
小老虎过生日
量As'。
△si，=L si+du)s
A ss=Lss+dw s
式中：加s为母型船结构吃水Ts对应的载重量，t；
△'si为通过假设C m对应的空船重量与母型船结构
吃水时载重量dw s计算得到的排水量通过假
设C b2对应的空船重量与母型船结构吃水时载重量
dw s计算得到的排水量,；
(6)计算结构吃水时两排水量的差值込o
&Asi=Asi，-As
&△ss=A ss，_△
式中：为假设方形系数1时对应的计算结构吃
水与母型船结构吃水相应的排水量之差,t；&!ss为
假设方形系数s时对应的计算结构吃水与母型船结
构吃水相应的排水量之差,；
(7)将SAsi与SAss分别代入线性方程y=ax+b
求解。具体方法如下：
jSAsi=a C bi+b
1§S S2=®C bS+b
解出a和b，然后求出y=0时对应的x值，即求
出SAs=0时相应的方形系数C W o
(8)最后按C m计算出△
。
及g o
举例说明，某36000t散货船£=179.9m,B=
36.0m,T d=9.9m,dw=33419；T$=10.9m,dw$=
36954t o估算结果见表1o
表136000t散货船空船重量一次估算
步骤第一个假设/1第二个假设/2
(1)设定c b0.000.85设定C w0.000.99
⑵△/t4229544933
⑶887811521
(4)△s/t4451949441
()△s^t4483249475
()SAs/t31334
⑺S s=0时C m=0.855
()得出△=45225t,Ls=1833t
北漂族调整水线面系数，进行第二次估算，见表S o
实船的空船重量Zs=9398t。
从以上两个算例中不难看出，本方法的估算精度取决于C w/C的取值。
1.2方法分析
北京市卫生局招待所公开资料发表的型船资料，基本上没有明确给出空船重量，使得设计者在应用时感到欠缺。本方法的优点是便于利用型船资料。但是从上述算例不
难看出，C w/C的取值至关重要，不然会影响本方法的精度，因此设计者应该注意收集完工船舶的c b值
及对应的C w值。
表236000t散货船空船重量二次估算
步骤第一个假设/i第二个假设/2⑴
设定C b0.80.85
花木马女装设定C w0.90.95
(2)△/14229544933
(3)Ls/1887811521
(4)△s/t4480949625
(5)△s'/t4483249475
(6)SAs/t25-155
⑺SA s=0时C m=0909
(8)得出△=42664t，別=9228；
2BP神经网络应Z于散货船空船重量估算2.1研究过程
BP神经网络是具有三层或三层结构以上的神经网络，包括输入层、中间层(隐藏层)和输出层。文献［2］利用BP神经网络建立三个模型与统计回归模型的估算结果进行比较。
此方法中空船重量神经网络各层之间实现全连接，而每层神经元之间无连接。每一对学习样本提供给网络后，神经元的激活值从输入层经各中间层向输出层传播，在输出层的各神经元获得网络的输入响应。为了减少目标输出与实际情况之间的误差，从输入层经过各中间层逐层修正各连接权值，最后回到输入层。随着误差逆向传播修正的继续进行，网络对输入模式响应的正确率不断上升⑶o
2.1方法分析
文献［2］以17艘散货船作为测试样本，建立3
种神经网络模型。模型1以船长Z为输入变量，空船重量Z w作为输出变量；模型2以装载重量D w为输入变量，空船重量g w作为输出变量；模型3以船长Z型宽P、型深D作为输入变量，空船重量L w作为输出变量。将3种模型的测试结果与传统统计回归模型的测试结果进行比较，结果证明3种神经网络模型的结果精度均比统计回归模型的结果更接近实际值，相对误差较小，均控制在10%以内。同时3种神经网络模型中的模型3因考虑了船舶的船长L、型宽B和型深D为影响空船重量的主要因素，比其余2种模型考虑更为全面，测试的结果也最为精
第9期晋文菊，等：空船重量重心估算方法的分析2
确，测试结果与实际值的偏差在0.02%〜99%。
是，该方法对设计人员神经网络知识的要求较高，便于普及。
3统计回归方法
3.1研究过程
统计回归方法BP神经网络模型估算是基于建立的详细的数据库，即搜集的母型船数据。母型船数据的收集是一个长期细致的工，设计人员在收集数据时应在交船测得实际空船重量后及时更新数据库。
在数据库分解船舶结构是影响估算精度的，分解结构越详细，估算的偏差[小。
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常，随着船舶建造阶段分解结构重量和重心估算的详细程度的增加，估算的不确会逐渐减少。船体结构分组•意图见图9通常来讲结构划分越详细，骨材重量和重心的估算活和!o 于详细的分是的，分过尽可的级别组对估算是：的。可在结构分段的基础上，在每个据设备分类分。数据库中每艘船舶的每一分组根据影响重量的统计回归分析。船舶重量结构划分示意见图2o
III.2
图2船舶重量结构划分示意图
杨宪益估算船舶船的情况下，统计回归分析的结精确戊分可；若无船的，划分组应尽量详细。
时，估算空船重量时的母型船的特点也是设计注意的。在数据库船舶模型数基础上回归时，船舶特点的差可能回归系数的变。例如：在估算无冰区要求的船舶时，如果数据库中模型数量的话，在统计回归时，应将无求的船舶模型排除在外，以空船重量系数的精确度从估算准确度。
3.1方法分析
统计回归方法是目前应用实用高的方法。设计人员在从空船重量的估算时，重量差的计算是常的。重量估算的差可以通过各分组回归曲线的离散情况计算而得，即计算各分组的标差⑷。于大的偏差应分析，譬如是样的船求，是率 ，以利于后面船估算更精确的开展。在重量估算方法中，认为组之间统计上立，尽管实际上是完正确的，但是更接近设计情况。
方法随着设计人员数据库与经验的，估算精度会。
4结语
空船重量的重于船舶的整个期，空船重量估算结果可能是赢得船舶建造合同的。三种估算方法各缺点，
“从两个吃水的载重量估算空船重量”的方法适用于设计初期阶段并缺少更为详细的船型的情况下；而“BP神经网络估算空船重量”的方法只适用于个别掌的设计人员，；“统计回归方法”则是更为的估算方法，但是统计回归是期的，只更为详尽的数据库才可以将船型归类分组得出精确的空船重量系数。实际设计，设计人员应结合搜集资料的实际情况来确定选用的估算方法，使得估算可以精确的。
参考文献
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[2]罗益根•空船重量控制研究[J]•海峡科学,2016(12):95-95. [6]马乔一，杨可明.4700TEU船空船重量控制分析研究与实施分案[]•船舶工程
,2016,35(2):23-25.
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