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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉);广州南沙地大滨海研究院申请的专利一种船舶横摇系统激变动力学的预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120105944B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510036421.8，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权一种船舶横摇系统激变动力学的预测方法是由段霁程;魏周超设计研发完成，并于2025-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种船舶横摇系统激变动力学的预测方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种船舶横摇系统激变动力学的预测方法，涉及动力学分析领域，方法包括：建立船舶横摇系统的非线性动力学模型；采用延拓打靶法，求解非线性动力学模型的临界状态，得到分析结果；根据非线性动力学模型以及分析结果，结合采用数值仿真技术，得到行为仿真结果；采用GPU并行计算的方法，对优化后的非线性动力学模型进行数值模拟，得到数值结果；基于数值结果以及行为仿真结果，预测船舶横摇系统的激变动态行为，识别系统的潜在灾难性失稳现象。本申请的技术方案具有较高的计算效率和精确度，可广泛应用于船舶横摇失稳风险预测、船舶设计优化等领域，具有重要的工程应用价值。

本发明授权一种船舶横摇系统激变动力学的预测方法在权利要求书中公布了：1.一种船舶横摇系统激变动力学的预测方法，其特征在于，方法包括以下步骤： S1：建立船舶横摇系统的非线性动力学模型； S2：采用延拓打靶法，求解非线性动力学模型的临界状态，得到分析结果； 步骤S2包括： 通过延拓打靶法，将寻找非线性动力学模型的周期解转化为求解以下Poincaré映射的不动点问题，如下： 其中为状态向量；为参数向量；为Poincaré映射的残差函数，用于衡量系统当前状态与周期解之间的差异；为对应周期的Poincaré映射； 通过Newton-Raphson迭代方法，求解不动点问题，如下： 其中为第次迭代时的状态变量向量；为Poincaré映射的Jacobi矩阵；为单位矩阵；为在当前状态下的Poincaré映射； 的计算满足以下初值问题： 其中，为系统的动力学方程；为时间变量；为状态敏感性向量，表示系统状态变化的方向和幅度；为初始状态的敏感性向量； 通过迭代计算，在迭代过程不断调整状态向量，使得残差逐渐减小，得到不动点和周期解，周期解即为激变临界点； 通过周期解，分析Floquet乘子的分布，判断船舶横摇系统的失稳情形，当Floquet乘子穿过单位圆时，船舶横摇系统发生分岔或激变现象，得到分岔点；分析结果即为求解的激变临界点与分岔现象的分岔点； S3：根据非线性动力学模型以及分析结果，结合采用数值仿真技术，得到行为仿真结果； 步骤S3包括： S31：对目标船舶或模型船进行多工况实验，获取实测数据；所述实测数据包括：船舶横摇角度、角速度、角加速度以及波浪激励力矩的时域响应数据； S32：根据分析结果，采用数值仿真技术对船舶横摇系统进行不同工况下的仿真，得到仿真结果；仿真结果包括：自由衰减曲线、静态恢复力矩实验数据； S33：将实测数据与仿真结果进行对比，优化非线性动力学模型的阻尼系数、刚度系数以及激励力矩； S34：通过优化后的非线性动力学模型，进行不同参数组合下的动态行为仿真，得到行为仿真结果； S4：采用GPU并行计算的方法，对优化后的非线性动力学模型进行数值模拟，得到数值结果； 步骤S4包括： 将状态空间划分为个小区域，其中每个小区域包含预设个数的初始条件，如下： 其中表示第个区域中的第个初始条件； 状态空间表示船舶横摇系统所有可能状态的集合，初始条件表示在每个小区域内选择的初始状态；初始条件包括：横摇角度和横摇角速度的不同初始值； 通过一个GPU核心处理一个小区域的所有初始条件，具体包括： 在每个GPU核心上，通过数值积分方法对每个初始条件进行积分计算，并利用Runge-Kutta法对系统的状态方程进行求解： 其中，为时间步长，为时间时刻的状态，为状态方程； 通过预设时间的积分计算，船舶横摇系统的状态方程将趋于稳态解，稳态解即吸引子；为状态向量；为参数向量； 通过计算船舶横摇系统的Lyapunov指数或判断船舶横摇系统是否收敛于周期解，进行稳定性分析，得到每个小区域的吸引子类型以及吸引域范围； 根据吸引子类型以及吸引域范围，判断该小区域是属于稳定区、激变区或过渡区，得到数值结果； S5：基于数值结果以及行为仿真结果，预测船舶横摇系统的激变动态行为，识别系统的潜在灾难性失稳现象。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国地质大学(武汉);广州南沙地大滨海研究院，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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