船岸一体AUTONET新样机的研制

船岸一体大数据池是新时代的需求，市场上已开发不少采用欧美通信制式的试验系统，但至今未批量应用，主要有4个原因：1）卫星通信传输带宽流量太大，卫星资源远不够用；2）由于卫星成本是天文数字，经济上不可行；3）船岸一体大数据需要视频图像数据传输，流量成本巨大；4）船岸一体大数据需要高性能传输高速大容量，数据响应要达到毫秒级，以有效实现无人驾驶及智能控制，而旧通信制式系统性能远达不到要求。文章对招商局邮轮制造有限公司创新研制的广播同步及数字孪生制式的船岸一体AUTONET新样机进行介绍。船岸一体AUTONET新样机采用“单船30个摄像头+音视黑匣子+雷达+电子海图+一万个实时数据传输”的配置，数据响应为毫秒级，单平台容量达到1.3亿，样机所需卫星带宽小于256 kb，相较于通信制式的样机减少数百倍。船岸一体AUTONET新样机能够实现新时代的船岸一体大数据、无人驾驶及智能监控管理的需求，性能达到国际先进水平。     

船岸连接系统国产化研究

为突破国外技术封锁，本文在对国外船岸连接系统分析的基础上开展国产化产品的功能、组成、工作原理的设计分析；同时，根据用户使用需求，对三种连接方式进行了分析。在完成国产化船岸连接系统设计研究基础上，对系统特点及兼容性进行了总结。经本项目研究，国产化船岸连接系统可满足实际部署的功能、性能及兼容性要求。     

地震作用下岸坡土体影响分析

地震作用下,岸坡易发生土体液化、岸坡失稳、地基沉降等破坏。各破坏形式之间存在着一定关联,准确的液化计算是分析地震作用影响的基础与关键。通过对比规范法和简化法等常用液化判别方法,分析不同方法的适用性和准确性;根据液化程度判断土体在地震下的强度损失,并用于岸坡稳定分析;通过实际工程,将3种破坏形式结合起来,整体分析地震作用对岸坡土体的影响。结果表明,土体强度损失和沉降与液化程度密切相关,岸坡稳定分析须采用地震荷载水平下的土体参数,而地震沉降须根据液化与否确定不同的计算方式。     

船舶岸电法规和标准全景扫描

根据统计,船舶燃料年消费量的5%是在港口停泊时消耗的,排放的废气会造成港口空气的严重污染。根据美国环境联邦基金组织监测,港口城市均处于大气重污染区,而船舶排放的污染物占港口总污染物的60%以上。据国际海事组织(IMO)估算,每年船舶排放的二氧化碳和硫氧化物分别是全球汽车排放量的2倍和200倍。     

提高集装箱起重机待机功率因数的方法

国内外电力企业对集装箱码头用户的用电功率因数都有严格要求,并按用户功率因数的高低在经济上给予奖惩.虽然当前岸边集装箱起重机(以下简称岸桥)上普遍采用IGBT作为变流的交流驱动方式,驱动装置的功率因数一般能达到0.95以上[1],但是,在驱动装置不工作的待机状态下,岸桥的辅助设备正常工作时所需的无功功率得不到有效补偿,因此功率因数普遍较低.     

科考船船岸一体化网络设计及发展趋势

随着科学技术的迅猛发展,船岸一体化网络系统在现代科考船上的应用越来越广泛。文中通过我所设计并交付使用的科考船为实例,介绍了船岸一体化网络系统的用途、设计及功能;以及探讨了船岸一体化网络信息化的在日后的发展趋势。     

Key technologies of ship remote control system in inland waterways under ship-shore cooperation conditions北大核心CSCD

［Objective ］ To meet the requirements of remotely controlling ship in curved, narrow and crowded inland waterways, this paper proposes an approach that consists of CNN-based algorithms and knowledge based models under ship-shore cooperation conditions. ［Method］On the basis of analyzing the characteristics of ship-shore cooperation, the proposed approach realizes autonomous perception of the environment with visual simulation at the core and navigation decision-making control based on deep reinforcement learning, and finally constructs an artificial intelligence system composed of image deep learning processing, navigation situation cognition, route steady-state control and other functions. Remote control and short-time autonomous navigation of operating ships are realized under inland waterway conditions, and remote control of container ships and ferries is carried out. ［Results］The proposed approach is capable of replacing manual work by remote orders or independent decision-making, as well as realizing independent obstacle avoidance, with a consistent deviation of less than 20 meters. ［Conclusions］The developed prototype system carries out the remote control operation demonstration of the above ship types in such waterways as the Changhu Canal Shenzhou line and the Yangtze River, proving that a complete set of algorithms with a CNN and reinforcement learning at the core can independently extract key navigation information, construct obstacle avoidance and control awareness, and lay the foundation for inland river intelligent navigation systems. © 2022 Journal of Clinical Hepatology. All rights reserved.