半潜式支持平台焊接补偿量预测方法与数据库设计
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Prediction Method of Welding Compensation Quantity and Database Design for Semi-Submersible Support Platform
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    摘要:

    针对半潜式支持平台分段建造过程中的板件变形,采用线性回归和神经网络2种方法进行焊接补偿量预测,并分别对其预测准确度进行对比,发现神经网络方法的准确度高于线性回归方法,神经网络方法的均方根误差(Root Mean Squared Error, RMSE)约0.062 69,远小于线性回归方法的均方根误差。在神经网络预测方法的基础上设计并搭建焊接补偿量数据库,为今后半潜式支持平台高精度建造提供有效的支撑。

    Abstract:

    The linear regression and neural network methods are adopted to predict the welding compensation quantity for the segmentation construction process of semi-submersible support platform, and the prediction accuracies are compared. It is found that the accuracy of the neural network method is higher than that of the linear regression method. The Root Mean Squared Error (RMSE) of the neural network method is about 0.062 69, which is much smaller than that of the linear regression method. Based on the neural network prediction method, the welding compensation quantity database is designed and built, which provides effective support for high-precision construction of the semi-submersible support platform in the future.

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饶靖,周同明,钱娣.半潜式支持平台焊接补偿量预测方法与数据库设计[J].中国海洋平台,2020,(03):

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  • 在线发布日期: 2020-09-15
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