船舶浅水效应的研究

船舶由深水区航行至浅水区,船舶周围水流的分布、水阻力、船速、吃水和操纵性等发生了一系列的变化.文章就此展开分析和研究,供船舶驾驶员在浅水区操纵船舶参考.     

浅水航行船舶限速的探讨

本文根据船舶在浅水区航行时的限制航速的原则，建立了限速数学模型，它为驾驶员在浅水区航行时提供了参考依据，也为自动化提供了数学模型。     

浅水效应对船舶航行安全的影响及对策

为保障船舶在相对浅水水域的航行安全,阐述界定浅水水域的3种方法,介绍浅水效应对船舶航行造成的影响,提出浅水区安全航行的对策:自主减速航行;利用船舶测深仪不断测深;忌用自动舵;提前备车备锚;正确对待浅水效应对停船冲程的作用;船舶会遇时提前减速避让。在相对浅水水域谨慎驾驶,正确对待浅水效应可提高浅水域航行安全水平。     

影响中型航标作业船航行安全的因素及对策

中型航标作业船舶航行水域不同于一般船舶,它往往需要在通航环境复杂的航道、礁石区、浅水区、码头附近和渔业作业区中执行航标巡检和吊换作业,稍有不慎就会发生安全事故。如何认识潜在的危险,做到心中有数,保证航行和作业安全显得尤其重要。     

Q-max型LNG船舶在北海铁山港航道航行安全性探讨

船舶在航经浅水区时会产生浅水效应,导致舵响应性下降、船体下沉和纵倾变化增大,为保证船舶航行安全,必须合理控制船舶的富余水深。本文通过对富余水深影响因素进行分析,分别采用Tuck/Hooft、Barrass、Eryuzlu公式对Q-max型LNG船舶在不同航速航行过程中下沉量进行计算比较,结合该型船舶进出北海铁山港区的操纵模拟试验要求,得出该型LNG船舶在北海铁山港西航道中可以安全航行,能够顺利靠泊北海L NG接收站。     

浅水区域舰船行驶中阻力测量方法

常规舰船行驶阻力测量方法,能够测定行驶中船舶受到的阻力,但对在浅水区域行驶的船舶进行阻力测定时,受浅水效应影响存在测量精度较低的不足。为此提出浅水区域舰船行驶中阻力测量方法研究。优化浅水区集成传感器,使用多组元元件进行高精度信息采集以及信息传输;依托守恒理论构建浅水区域流体动力学方程,分析海水湍流计算阻力形式,完成力学分析得出船舶在浅水区的行驶阻力。试验数据表明,提出的阻力测量方法比传统方法测量精度提高56.8%,且保证了船舶在浅水区域正常航行。     

船舶航行轨迹预测的数学模型设计

为保证船舶航行的高效和准确,对船舶航行轨迹预测方法进行优化。结合惯性定位原理建立相应的船舶航行轨迹坐标系,规范船舶航行轨迹坐标数值,根据坐标数值进行最优航行路径的选择,并在复杂船舶航行环境下进行最优路线的干扰去除处理,以便及时对轨迹偏移现象进行有效纠偏。最后通过实验证实,船舶航行轨迹预测的数学模型具有更高的准确性和有效性,充分满足研究要求。     

长江口深水航道船舶速度骤降和倒航的原因与预防

长江口深水航道治理工程是一项规模宏大、国民经济效益显著的跨世纪工程.第三期工程已使长江口深水航道的通航水深达到了12.5m.该项工程的顺利实施大大提高了航道的通过能力和改善了船舶安全航行的条件.如何保障长江口深水航道安全畅通和船舶的航行安全,对航道通航管理部门和过往的船舶提出了更高的要求.针对近期长江口深水航道船舶在落潮流时段进口航行中出现航速骤降甚至船舶倒航的现象,专门对这些现象造成的原因及其对船舶航行造成的危险进行了分析,试图在寻找这些现象内在原因的基础上,提出相应的的预防措施或手段,以避免类似情况的发生和保证船舶的安全.     

浅水航行船舶下沉量的确定

此文通过对浅水域中航行船舶吃水增加而产生下沉现象分析，包括船舶在临界、亚临界、超临界速度段相应阻力、纵倾以及下沉的讨论，给出船舶在浅水域航行时确定船舶下沉量的几种方法。     

上海港长江口南槽航道安全施工保障措施

为维护上海港长江口航道良好的通航局面,满足船舶的通航需求,介绍工程项目所处的长江口南槽航道的水文情况,根据该区域所处位置的特殊性,规划船舶施工流程,提出疏浚船舶挖泥、航行的注意事项。疏浚船舶在施工过程中,应做到熟练掌握航道内潮流流向、流速的变化以及风对本船的影响,正确预配风流压差,确保通航及施工安全;驶过浅水区应连续测深,保证足够的富余水深;要改变被动防御驾驶的思考方式,提倡主动预防驾驶。     

怎样进行改造船舶港口国监督检查

随着我国航运市场的持续景气和我国造船业的迅速发展，近几年来，出现了越来越多的船舶改造现象，由于原来按照国内航行的技术规则设计的船舶其主要依据的是《国内航行海船法定检验技术规则》，与国际航行的船舶在设计规范上有一定差距。针对这类船舶，作为港口国监督如何在安全检查中更好把握其共性，便于更好的对这类船舶进行监督检查。本文以干货船（500吨以上）为例，以船舶的图纸资料、结构及设备配备上比较国内航行船舶与国际航行船舶的不同作为对这类改造船舶的检查参考，提供一种针对该类船舶的安检思路。     

船舶冰区航行作业纪实及注意事项

世界部分区域和港口的冰冻现象给船舶进出和作业造成严重影响,船舶冰区航行作业将面临船员自身安全、压载水排放、螺旋桨保护、船体受损、设备受高寒无法运转、货物装卸无法按计划进行等多方面考验,需要航海人员严格遵守冰区航行的相关规定,充分吸取前人的经验教训并不断积累。以J轮冰区航行作业实践为例,对船舶在冰区航行的准备工作及注意事项加以总结,以期对冬季船舶防冰、抗冰工作提供帮助和参考。     

耐蚀材料在船体防腐层中的应用

船舶在航行过程中,有大量零部件处于海水之中,通过统计研究,船舶结构平均使用5年后,很多零部件会出现腐蚀破坏现象,使船舶航行安全性受到较大挑战。为了较好地将耐腐蚀材料应用于船体防腐层,提高船舶结构防腐蚀能力以及船舶结构使用寿命、航行安全性,本文对船舶腐蚀因素进行全面分析与总结,针对各类船舶结构腐蚀原因,对各类耐腐蚀材料防腐蚀性能、应用场合进行分类介绍,并给出相应的防腐蚀策略,为耐腐蚀材料在船舶防腐层设计中的应用提供参考。     

船舶直线航行控制方案研究

随着船舶向着高速化、大型化和自动化方向发展,世界航运业进一步繁荣,同时也造成了海上交通密集和拥堵现象。为了提高船舶的航行安全,降低船舶操纵人员的劳动强度以及减少油耗,必须对船舶的航向和航迹进行精确控制。本文基于滑模控制理论和自抗扰控制技术,设计一种非线性船舶航向控制器,并研究船舶直线航行的控制方案。     

改进遗传算法的船舶航行路径规划方法

船舶航行环境十分复杂,路径规划是保证船舶智能航行的基本技术,针对当前船舶航行路径规划方法存在搜索最优路径速度慢、得到最优路径质量差等缺陷,设计了基于改进遗传算法的船舶航行路径规划方法。首先对船舶航行路径规划原理进行分析,构建船舶航行路径规划的建模环境,然后产生船舶航行路径规划的可行解,引入改进遗传算法模拟生物进化机制对船舶航行路径规划可行解进行分析,搜索到最优的船舶航行路径规划方案,最后在Matlab 2017平台上进行了船舶航行路径规划仿真测试。改进遗传算法不仅能够在有效时间内找到最优的船舶航行路径规划方案,让船舶航行路径十分安全,能够有效避开所有障碍物,而且找到船舶航行路径规划方案的迭代次数明显减少,是有一种有效的船舶航行路径规划方法。     

无线传感器网络的船舶航行姿态在线校正

为了提高船舶航行姿态准确性,针对当前船舶航行姿态在线校正方法存在的错误大、实时性差等缺陷,提出了无线传感器网络的船舶航行姿态在线校正方法。首先分析船舶航行姿态在线校正原理,并采用无线传感器网络对船舶航行姿态数据进行实时采集,然后根据无线传感器网络采集数据对船舶航行姿态误差进行预测,并根据预测结果对船舶航行姿态进行在线校正,最后进行了船舶航行姿态在线校正仿真对比实验。结果表明,无线传感网络的船舶航行姿态在线校正精度高,船舶航行姿态在线校正速度快,船舶航行姿态在线校正效果明显优于其他方法,解决了当前船舶航行姿态在线校正过程存在的一些难题,具有广泛的应用前景。     

浅析风力发电场拖航作业要点

中国沿海正在大规模建设海上风力发电场,由于其地理位置的特殊性,需要大型船舶运载安装设备进入现场装卸、建设作业。海上风电作业点主要在沿岸浅水区,地理环境复杂多变,拖航作业难度大,完善的航行计划和良好的船艺是拖航作业完成的重要前提条件。本文主要分享大丰风力发电场的拖带行程,为其他同行提供借鉴和参考。     

船舶超载面面观

尽管中央和广东省电视台都曾报导过,但珠江上船舶超载现象仍颇为普遍.有的船舶以舱口档板作于舷,有的甚至边抽水边航行,险象环生.在今年10月全国水上统一执法大行动中,珠江水系四省(区)港监部门共检查船舶3万余艘次,其中超载航行的船舶占11.5%,成为占比例最高的违章现象.     

离散模型在船舶航行轨迹自动检测中的应用

船舶航行轨迹检测过程易受到海上航行环境的影响。为了提高船舶航行轨迹检测性能,本文研究离散模型在船舶航行轨迹自动检测中的应用过程。利用船舶航行轨迹示意图计算出2个距离最远的航迹点之间的检测时间差,再通过定义船舶航行轨迹的提取公式提取出船舶航行轨迹。然后采用船舶航行的向心力条件、海上航行时间以及偏移力度系数,确定船舶航行轨迹的上限边界数值,再基于影响船舶航行轨迹的约束变量,确定船舶航行轨迹的下限边界数值,从而确定船舶航行轨迹范围,并将经济航速作为阈值实现对船舶航行轨迹的自动检测。实验结果表明,该方法在检测精度和检测耗时方面具有更好的性能。     

基于大数据驱动的船舶航行轨迹异常检测研究

船舶安全航行是航海领域重点关注的问题之一,为此研究基于大数据驱动的船舶航行轨迹异常检测方法。该方法利用不同类型传感器获取船舶航行大数据,然后使用船舶观测大数据相似度方程计算船舶航行大数据之间的相似度,得到来自同一船舶的航行大数据;再利用大数据驱动技术中的聚类方法建立船舶正常轨迹模型,获取船舶航行正常轨迹;依据船舶航行正常轨迹,利用大数据驱动技术内的Spark Streaming数据实时计算框架,通过计算船舶航行轨迹点与实际轨迹采样点之间的距离、航向角等,得到船舶航行轨迹异常检测结果。实验结果表明,该方法获取船舶航行实际轨迹精度较高,可有效检测船舶航行轨迹异常,具备较好的应用效果。