河池海事局:加强安全监管保障春运期间市民安全出行

春运期间,河池辖区水上出行客流量明显增多,河池海事局加强对重点水域、重点船舶的现场安全监管,保障春运期间市民安全出行。     

复杂水域船舶进出港全过程仿真建模方法

本文对比分析了国内外应用各种建模方法在船舶通航研究中的优缺点,提出了一种基于多智能体信息交互的港口运营系统仿真建模方法,旨在拟实反映复杂水域船舶进出港的全过程。结合多智能体系统仿真理论、离散事件仿真理论与多元数据统计分析方法,实现了对复杂水域船舶进出港全年全过程的精细化仿真,并系统总结了可通过建模解决的关键研究问题。     

交汇水域船舶轨迹预测与航行意图识别

针对典型水上交通场景交汇水域，研究了1种数据驱动的船舶轨迹预测与航行意图识别方法。设计CNN+LSTM组合神经网络，通过学习交汇水域船舶的历史轨迹，以CNN+LSTM网络为编码器提取其通航环境及船舶航行时空特征，LSTM与全连接层为解码器同步输出未来时段内船舶轨迹序列和航路选择，从而形成船舶轨迹与航行意图识别模型。同时，引入Dropout网络结构描述该模型的预测不确定性，采用随机关闭CNN+ LSTM核心网络部分神经单元的方式，以相同轨迹序列作为输入获取多组相近的预测结果，根据其统计均值与方差对船舶轨迹预测的不确定性进行量化。以美国沿海某交汇水域公开AIS数据为对象开展实验，创建了该交汇水域船舶航行轨迹数据集，以输入时长60 min，采样频率3 min作为输入条件，Dropout值取0.5，实验结果表明:所提方法对未来60 min时段内的轨迹预测误差为3.946 n mile，航行意图识别准确率达87%，不确定性估计覆盖率达85.7%。与LSTM预测方法相比，当船舶操纵性发生改变时，所提CNN+LSTM模型的轨迹预测误差降低了31.6%，而且兼具船舶航行意图识别及预测不确定性估计能力，有利于智能航行与海事监管技术发展。      

畅通之途 海事守卫

深圳海事局:奋战在保通保畅一线的"海上先锋队"文吴炳文深圳西部珠江入海口水域,施工船、高速客船、油船、集装箱船、游艇、渔船等各类船舶往来如织,国家级重点工程深中通道正在如火如荼施工中。壬寅年春节,在这样一片通航环境复杂、监管难度极高的水域,一支以服务深中通道建设为重点、以维护辖区水域安全为目标的"海上先锋队"仍坚持夜以继日地奋战在保通保畅的一线,以"海事蓝"阐释着"忠诚红"——这就是深圳海事局"深中卫士"先锋队。     

卡西姆港燃煤应急电站卸煤码头港池水域平面布置优化

针对复杂水域条件下大型散货码头的水域平面布置,基于卡西姆燃煤应急电站码头工程项目,根据对周边已建工程、红树林以及水动力等主要影响因素的深入分析提出初步平面方案,并通过船舶操纵模拟试验对平面布置及相关尺度进行优化,合理确定本工程平面布置方案。结果表明,本工程的建设对周边影响较小,水域尺度能够满足船舶通航及靠离泊要求,水域平面布置合理。     

考虑流场影响下破冰船艏部结构响应研究

通常考虑船-冰碰撞附连水的水动力效应有附加质量法和流固耦合法。本文建立了破冰船破冰场景,基于流固耦合法进行了数值仿真计算,分析了水域流场对船体的冲击压力变化、流场的速度分布变化以及流场的动能变化。同时与附加质量法的计算结果进行了比较,对比分析了船艏的碰撞力大小、损伤变形以及局部冰载荷等差异,揭示了流场对船-冰碰撞的影响规律,对于破冰船结构设计具有重要的参考价值。     

无人船在港口水域海事监管中的应用探讨

近年来,随着与船舶自主航行相关的信息技术、人工智能技术水平的提高,无人船舶行业取得了长足的发展,其在海上安保、环境监测等领域应用也越来越成熟。为推动无人船在海事管理方面的应用研究,破解港口水域海事监管手段不足的瓶颈问题,文中在分析港口水域海事监管特点和无人船系统建设条件的基础上,定量研究了无人船在港口水域海事监管应用面临的性能指标确定、船型平台选择、载荷设备搭配、运行管理体系建设等方面的具体问题,提出了一种港口水域海事监管无人船系统的应用解决方案。     

基于消费者时间敏感与退货的双渠道决策研究

考虑线上渠道未满足消费者所期望的购物提前期时发生退货行为的双渠道供应链模型,分析了各供应链成员在不同渠道结构下的最优策略。研究结果表明:双渠道提前期的满足率与双渠道价格成反比,且对线上渠道价格的影响大于线下渠道;无论在分散还是集中决策下,提前期满足率对线上渠道销售价格的影响均相同;线下渠道的价格与退货费用成正相关,同时也受到消费者的提前期敏感性影响;各供应链成员可以根据不同的提前期敏感性和提前期需求等因素来决定其最优价格使得自身利益最大化。最后,通过算例分析验证了结论的有效性。