基于船舶火灾蔓延态势的路径规划算法研究

船舶作为海上一个独立的建筑实体,非常容易发生火灾。本文以63500DWT油船船舱作为研究对象,通过对火灾蔓延模拟仿真实验数据进行图表分析,得出了在不同工作条件下在固定检测点位置的温度,CO浓度和烟气浓度变化规律。对基于火灾实时态势的导航网格动态生成方法以及对应的逃生路径规划方法进行研究,得出动态更新导航网格的具体算法,并对传统A*算法路径节点选择问题进行改进,得出适应船舱火灾蔓延信息的最短逃生路径规划算法,通过实验验证,该算法寻路效率更优。     

基于人工智能优化算法的大型舰船紧急疏散路径规划

紧急疏散是舰船在遇到突发性事件时第一时间执行的应急方案,为减少突发性事件中的人员伤亡事故,必须对紧急疏散路径进行科学规划,以保证在最短的时间内全部疏散舱内人员。本文分析人工智能优化算法中的人工蜂群算法与粒子群算法,提出粒子群算法在紧急疏散路径规划中的应用,并揭示该算法的应用缺陷,在此基础上提出改进后的人工蜂群算法用于紧急疏散路径规划,经过仿真实验证实人工蜂群算法的收敛速度快,能够快速疏散人员。     

船舶航行中快速疏散路径规划算法设计

传统船舶快速疏散路径模型对船舶航路交叉口限制不足,整体疏散速率较慢,为此提出船舶交通疏散路径规划算法。以船舶和航路为研究实体,以节点表示交叉口建立船舶疏散路径模型;以消散船舶路径冲突点为目标,建立目标函数,设置各变量界线。最后建立EERP算法,确定输入变量,根据目标函数界线执行路径计算,实现船舶疏散路径规划。仿真实验表明,与传统路径规划模型相比,该规划算法船舶交通冲突率降低27.4%;无阻疏散距离提高47.5%,有效提高了船舶交通疏散效率。     

基于船舶火灾蔓延态势的路径规划算法

以63 500载重吨油船的船舱为研究对象,通过对火灾蔓延模拟仿真试验数据进行图表分析,得出在不同工作条件下固定检测点位置的温度、CO浓度和烟气浓度的变化规律.对基于火灾实时态势的导航网格动态生成方法以及对应的逃生路径规划方法进行研究,得出动态更新导航网格的具体算法.对传统A*算法路径节点选择问题进行改进,得出适应船舱火灾蔓延信息的最短逃生路径规划算法,试验结果表明,该算法的寻路效率较高.     

船舶导航网络路由算法的实现

为了解决传统船舶导航网络路由算法数据丢包率高、执行时间长的难题,提出船舶导航网络路由算法研究。根据对现有算法存在难题的分析,搭建船舶导航网络路由算法架构,以此为基础,将获取的海上船舶密度作为权重值,构造带有权重值的有向图,并对最优转发路径进行选择。以得到的结果为基础,采用局部最优方法对最优转发路径计算区域进行优化。以优化结果为依据,对网络路由节点分配模型进行构建,实现了船舶导航网络路由算法的设计。通过实验得到,与传统船舶导航网络路由算法相比较,提出的船舶导航网络路由算法极大的降低了数据丢包率,缩短了执行时间,充分说明提出的船舶导航网络路由算法具备更好的性能。     

改进CCRP疏散算法在船舶与海洋工程中的应用

海洋平台、船舶甲板是船舶与海洋工程的重要作业平台,一旦发生紧急事故,需要将人员迅速安全的疏散到安全地点。本文基于受限容量路径规划(CCRP)疏散算法进行改进,提出抽象疏散网络图的一般方法,引入并应用当量长度和双向边的概念,为海洋平台以及船舶甲板在紧急情况下的人员疏散,提供切实可行的多起点、多终点及容量受限的疏散算法。最后通过算例验证算法的有效性。     

基于时延数据融合的港口船舶监控策略研究

在对现有港口船舶航行监控方法以及导航技术详细分析的基础上,结合基于Kalman滤波的数据融合技术,讨论了利用雷达、GPS以及AIS数据进行港口船舶导航算法和监控策略的设计问题。针对现有的时延平滑估计存在的缺点,提出一种基于时延的集中式预测估计融合算法。新算法具有很高的实时性和可实施性,同时,将新算法与现有的时延平滑估计融合算法相集成,提出一种完整的船舶导航和监控策略,计算机仿真算例验证了新算法的优越性,同时显示了新监控策略的有效性。     

移动网络海上应急物流路径规划算法

传统算法缺乏海上应急物流路径规划网络数据库的构建,导致在对物资配送时时间过长,为此设计一种移动网络的海上应急物流路径规划算法。应用航行条件的属性信息,以矩阵形式构建海上应急物流路径规划网络数据库,根据数据库内信息确定海上路径可通行的难易程度,并对海上应急路径当量长度计算,寻求到最短配送路径进行静态路径规划,考虑船舶行驶中航行环境会发生变化,提出动态规划流程,完成海上应急物流路径的规划。实验中对多个物资点配送,结果表明此次设计的移动网络的海上应急物流路径规划算法的物资配送时间比传统算法的物资配送时间短。     

基于WLAN的大型船舶舱体内部指纹定位算法

大型船舶内部结构复杂,传统导航定位技术无法穿透船舱实现舱体内的人员定位需求。本文设计了基于WLAN的舱体内RSS指纹定位方法,在离线阶段,采集并训练RSS位置指纹;在在线定位阶段,将实时采集的数据与离线指纹库中数据进行比对,估算出定位结果。针对船舶舱体结构复杂、封闭空间多的特点,文章在定位的在线阶段和离线阶段,分别提出了贝叶斯分簇定位算法和基于信息增益的AP选择改进算法,并与传统算法进行仿真实验对比。结果表明,本文所提算法能够符合舱体内定位的精度需求,且与原有算法相比,进一步提升了定位精度。     

使用数据挖掘实现舰船故障数据定位

为了更好地保障船舶航行安全,有效提高船舶的故障定位和检测能力,提出了使用数据挖掘实现舰船故障数据定位方法,通过对舰船故障数据进行实时采集和分类挖掘获取船舶航行过程中的异常数据,实现对船舶故障数据关联规则特征的准确提取。在进行故障定位的过程中,合理并利用电磁探测器和声敏传感器等设备进行故障诊断,并对不同类别船舶故障数据的高维特征融合的研究采用数据挖掘分析算法,利用数据挖掘分类器对船舶故障数据进行分类识别和定位挖掘,从而有效保障船舶故障数据定位的精确度和有效性。最后通过实验结果表明,使用数据挖掘实现舰船故障数据定位方法具有较高的故障定位精度。可以应用于船舶故障实时诊断,有效提高船舶故障诊断的实时性。