基于蚁群算法的船舶调度优化研究

新时期背景下,国际贸易活动日益频繁,船舶的大型化发展趋势愈加明显,也为集装箱海运运输网络转型发展提供了必要平台,逐渐发展成健全网络体系。在这种情况下,对船舶的优化调度作用逐渐突显出来,通过对船舶运力的合理规划能够使船舶企业营运的成本支出明显减少,现实意义显著。而在优化船舶调度方面,将蚁群算法引入其中,构建以蚁群算法为基础的船舶调度优化模型,能够为船舶调度工作的顺利开展提供有价值的参考依据,进一步推动现代船舶行业的进步与发展。     

跨境供应链网络海外仓的鲁棒性选址模型及算法

新经济形态下，全球政治、经济形势瞬息万变，多种人为和自然因素导致商业供应链的生存环境日益严峻. 跨境供应链网络作为典型的时效性和运营环境等都具有极大不确定性的复杂网络，研究其鲁棒性问题具有一定的理论意义和实际应用场景. 首先阐明了跨境供应链网络的内涵，认为海外仓的选址优化是控制网络鲁棒性的重要手段；随后基于最小最大后悔值构建了海外仓的鲁棒性选址模型，利用情景松弛算法对模型进行求解. 算例分析结果证明，所构建的海外仓鲁棒性选址模型及算法适用于跨境供应链网络情景.     

基于混沌蜂群算法的USV路径规划

针对多障碍物环境下,传统智能算法容易过早收敛、搜索精准度差等问题,为提高路径规划准确性,获得最佳路径,避免碰撞发生,提出一种基于人工蜂群算法的水上无人艇路径规划方法。通过栅格法建模,以无人艇目的地为蜜源,在蜂群信息交换阶段,采用混沌序列产生初始化雇佣蜂,跳出局部最优。与传统人工蜂群算法进行对比,仿真结果表明,混沌蜂群算法在路径优化方面更能找到全局最优路径。     

基于延迟脱体涡算法高速列车通过隧道时的绕流特性

基于延迟脱体涡算法和滑移网格技术,建立CRH380A型列车的含有转向架的三维可压缩瞬态仿真模型,模拟研究高速列车气动力、速度场和表面压力这3大绕流特性的变化规律。结果表明:延迟脱体涡算法能较好地捕捉列车通过隧道时的气动特性;当列车头部刚驶入隧道时,气动阻力迅速升高并在车头完全进入隧道时达到最大值,列车下方2侧的速度纵向分量会急剧增加,位于靠近设备舱位置的速度纵向分量会显著降低;当尾车刚驶入隧道时,隧道内壁与列车侧面之间的流场会出现回流区;当尾车全部刚驶入隧道时,气动升力和侧向力骤然增加;当列车全部驶入隧道后,气动力的波动幅值均明显升高;列车通过隧道过程中,列车侧面压力整体上呈现先增后减、最后维持周期性波动的趋势,处于尾流区的车尾部位具有更强烈的波动特征;列车裙板和车底的表面压力整体上均呈先减后增、最后维持在较高幅值波动的趋势,对列车相关结构的疲劳强度产生不利影响。     

并联式船舶混合动力系统参数匹配与能量管理

以某并联式船舶混合动力系统作为研究对象,对系统中的船体、螺旋桨、天然气发动机、可逆电机和动力电池等主要部件进行参数匹配,研究基于逻辑门限值的能量管理策略.针对周期性作业船舶运行工况,研究不同动力电池初始荷电状态(SOC)条件下动力电池等效天然气消耗量、天然气发动机天然气消耗量以及系统等效天然气消耗量.结果 表明,在动力电池初始SOC为0.5和0.9的仿真条件下,系统运行模式受到动力电池SOC边界条件限制,系统等效天然气消耗量显著增加;相较于采用天然气发动机推进的船舶动力系统,所提出的并联式船舶混合动力系统可实现节省4.66％～7.00％的天然气消耗.     

虚拟现实技术舰船高速航行图像目标检测算法

针对常规算法所得检测结果的中心位置偏差较大,导致检测精度低下的问题,提出虚拟现实技术舰船高速航行图像目标检测算法研究。参考人眼的视觉习惯,将采集到的图像灰度化处理,利用均值滤波法抑制噪声,改善图像质量,利用虚拟现实技术,计算目标点三维坐标值,定位图像目标,提取特征确定检测区域,调整融合系数,增强抗干扰能力,实现舰船高速航行图像目标检测。设计对照实验,与常规算法对比分析,实验结果表明,所提出的算法检测结果中心位置偏差明显减小,其检测精度远优于常规算法。