舟山航海学校船桥模拟器及有关技术

描述了舟山航海学校船桥模拟器的系统配置和工作原理，给出了软、硬件的技术特点及性能指标。同时介绍了系统功能，提供了进一步改进的建议。     

船舶操纵模拟器建设的几点建议

结合中国国情和当前船舶操纵模拟器开发建设的现状，根据ＳＴＣＷ公约的要求与航海教育培训的需要，对操纵模拟的系统配置、视景与雷达模拟，以及功能设计等作了阐述。     

基于熵权-TOPSIS-灰色关联的航道宽度设计结果评价*

通过对国内外3种不同的航道宽度设计规范进行分析对比,从通航安全和效率的角度建立综合评价指标,旨在 对不同的航道宽度设计结果进行排序,为航道宽度的合理设计提供借鉴。建立熵权-TOPSIS-灰色关联度综合评价模型,采 用熵权法获取各指标的客观性权重,分别获取备选方案与正理想解和负理想解的正、负灰色关联度,综合得出各方案的灰 色关联相对贴近度,从而进行方案排序与优选。并假定评价环境,对3种不同的设计规范进行了实例分析与评价,从安全、 效益和综合水平上给出了各规范在假定环境下的设计效果排序情况。评价结果基本符合实际情况,可以对航道宽度设计规 范的进一步研究与发展提供一定的基础。     

基于事故树分析的深水工作船作业安全管理

为提高深水工作船的作业安全管理水平,采用事故树分析法对一深水工作船的事故案例进行分析.通过对该事故的分析,建立了一套全面的事故树体系,并对其进行定性分析,得出该事故树的最小割集、最小径集以及各基本事件的结构重要度.利用事故树分析方法得出了导致该事故发生的直接和潜在原因.并根据事故树推导出该事故的成功树,依此得出相应的事故预防措施,为深水工作船的安全作业提供了保障依据,有助于我国深水发展战略的顺利实施.     

狭水道视景数据生成技术的研究

就船舶操纵模拟器开发中的狭水道视景数据生成技术进行了讨论，分析了狭水道视景数据设计的特点，提出了狭水道中地形，线物标等视眩数据的生成方法。     

基于改进的神经网络的船舶碰撞危险度的模型

针对船舶碰撞危险度具有模糊性、不确定性等特点,依据模糊理论方法建立的船舶碰撞危险度的数学模型,直接采用来船航速、来船航向、来船对本船的相对舷角和来船对本船距离作为神经网络的输入,采用Levenberg-Mrquardt优化算法这种改进的BP神经网络进行训练和仿真,并与标准BP算法和动量BP算法进行比较,发现经过改进的网络求得碰撞危险度比标准BP算法和动量BP算法具有更好的效果,网络能够更有效收敛,大大提高了网络的收敛速度和泛化能力。     

基于神经网络的水深插值研究

提出了利用神经网络技术，对离散的、分布不规则的海图水深数据进行插值处理得到连续水深数值的方法，研究了应用Levenberg-Marquardt反向学习网络进行函数逼近和径向基函数网络进行函数插值二种算法，用函数曲面和实际水域数值对算法进行了测试和误差分析，并对实际应用中区域分块、规一化和等深线数据处理等问题作了说明。     

提高船舶操纵模拟器视景成像效率的算法设计

本文介绍了在船舶模拟器开发设计中采用的提高视景成像效率的算法。特殊代码设置使得物标和图素与视域交界面的判断简便易行,利用物标裁剪预处理减轻了图素裁剪的计算量;通过简化的面方向判断计算和深度排序法改进了隐藏面消除的处理速度     

基于数据融合的船舶航行评价系统

介绍基于数据融合技术的系统三级处理模型,并重点讨论基于数据关联的船舶航迹提取,基于坐标转换和几何模型的船舶运动参数计算,以及基于多测量周期数据融合的船舶操纵识别等,从而建立船舶航行评价模型,最后通过实例说明系统运行的有效性。