基于支持向量机的高速滑行艇航态优化

摘要：引入支持向量机(SVM)分类算法研究滑行艇纵向稳定滑行与纵向运动失稳之间的分界线,验证重叠网格法与Realizable k-ε湍流模型在计算滑行艇阻力及自由升沉纵倾时的准确性,使用该方法对一组以体积弗劳德数Fr▽及重心纵向位置l cg为设计变量的样本点进行数值计算,并使用SVM法对计算结果进行分类,提出基于“偏离度约束”的SVM,使用该改进算法拟合分界线,使用修正后的分界线对重心进行优化,减阻效果可达5.15%,同时可求得在原设计方案的重心下,航速提升至Fr▽=7.16。