构建现代大型油轮货油温度自动控制系统

货油加温是油轮运输过程中最重要的环节,它是确保货油质量及卸货效果的关键所在.如果将现代自动控制理论与技术运用到该领域,必将大大减少由于货温控制不当引起的相关海事,以及船员的劳动强度和潜在危险,同时也可节省燃料,确保油轮运输的安全和货物质量.     

论船载危险品单证审核和现场监管的一致性

目前,基层海事主管机关对船舶载运危险品的安全监管工作一般由船舶载运危险品的申报审批(静态管理)和现场监督(动态管理)两部分业务组成。在新的海事执法管理模式下,这两部分业务分别由两个相对独立的部门来承担。本文分析阐述了如何正确认识和处理船舶载运危险品申报审批与现场监督之间的关系及存在的主要问题,并就进一步加强和完善基层海事机构对危险品安全运输的单证审核和监场监督提出了相关建议。     

基于排队论的受限航道通过能力计算

航道通过能力关系到整个港口运行组织和发展规划,科学合理确定航道通过能力具有非常重要的理论与现实意义.在研究过程中将排队论理论引入对航道通过能力的决策,利用排队论的动态计算特点实现对受限航道饱和度的动态计算.进而将提出的方法应用到天津港主航道规划设计和扩建工程中,应用结果表明该方法能客观地评价航道当前的运行状态,证明了港口的受限航道通过能力计算模型及预测仿真方法的可用性和可靠性.     

基于实船数据的船舶航速与油耗优化建模

为获得水路运输中船舶的最佳航速,实现燃油效率的最大化,以长江航线货运船的航速、燃油等真实监测数据为基础,提出一种新的船舶航速与油耗优化模型。模型包括白箱模型(White-Box Model,WBM)和黑箱模型(Black-Box Model,BBM)两个部分:WBM由改进后的物理方程和数学公式组成;BBM是BP(Back Propagation)神经网络。两者结合成新的灰箱模型(Grey-Box Model,GBM)。通过分析船舶航行过程中影响船舶燃油消耗的多种因素,确定WBM参数,分别用串联和并联的方式将白箱与BP网络结合构建船舶航速与油耗优化模型,采用牛顿-拉普森迭代算法进行求解。计算结果表明:优化模型可在选定的航段内找到最佳的指导航速,并且模型的R2达到了0.945。此外,将建立的模型与单一的WBM进行对比验证,所建立的船舶航速与油耗优化模型得到的最佳航速更加精确,整体误差也从0.130减小到0.071。     

长江江苏段弯曲航道通航能力计算与软件开发

综合考虑风、流致漂移量等影响因素,基于弯曲航道的地理环境特点和船舶行为特征,构建弯曲航道通航能力计算模型。运用Visual Studio 2010开发长江江苏段弯曲航道通航能力计算软件,可快速实现不同环境和代表船型条件下弯曲航道上、下行通航能力的计算与分析,数值实验结果验证计算模型和软件的有效性与可信度。     

基于一、二维水动力耦合模拟的三峡库区溢油预测模型研究

随着三峡库区通航条件的改善和船舶流量的不断增加,库区水上溢油风险形势日益严峻.文中以一维圣维南方程和二维EFDC模型为基础,实现了一维、二维水动力的耦合模拟,而后结合油粒子漂移扩散模型设计了一个适用于三峡库区水上溢油预测模型.在此基础上对175m水位的万州段长江干流的假想溢油事故进行了进行模拟,初步检验了溢油预测模型的效果.     

威海长会口海湾大桥桥区水域乘潮保证率分析研究

为确定通过拟建大桥的船型,为桥区水域的疏浚提供技术依据,对长会口海湾大桥桥区水域(长会口嘴天然航道)的乘潮保证率进行计算和分析,构建计算模型,并对不同计算方法的结果进行比对。     

基于排队论的内河港口水域锚位需求量计算方法

对内河港口水域锚位需求量进行研究.通过对船舶在内河港口的工作过程进行分析,提炼了港口锚位需求量的影响因素,并采用时间序列方法对影响因素中的关键数据进行预测,运用排队论的方法对锚泊保证率和港口水域锚地利用率进行了计算,在综合考虑锚泊保证率和港口水域锚地利用率的基础上,建立了内河港口水域锚位需求量计算模型,并以某一内河港口为例,对建模方法进行了演绎和验证.计算结果表明,该模型在内河港口锚位规划方面有较好的应用价值.     

基于广义回归神经网络的船舶交通量预测模型

船舶交通量受多种环境与社会因素的影响,使得船舶交通量预测存在复杂性与非线性的特点.在分析现有预测模型和方法不足的基础上,介绍了广义回归神经网络GRNN的基本原理与拓扑结构.不同类型船舶受各类因素影响的程度不同,根据天津港VTS(Vessel Traffic Services)中心提供的船舶交通量数据,按船舶种类将船舶交通量分为六类,利用GRNN神经网络分别进行预测.预测结果表明GRNN神经网络具有很强的非线性拟合能力,有效解决了天津港船舶交通量预测中的小样本问题,提高了整个预测系统的精度与稳定性.