船舶转向过程中速度下降问题的研究

随着大型船舶的数量不断增长,船舶转向过程中的速降问题已引起人们的重视。戴维逊、Schoenherr等学者绘制了速降系数曲线图或给出了速降估算公式,但只能用于估算定常回转阶段速度V与转向前速度V0之比,对于船舶进入定常回转之前的过渡阶段的速度下降情况无法估算。本文把船舶的速降系数表征为船舶旋回性指数K′、船舶施加的舵角!以及航向改变量Δ"的函数关系,实现了对转向全过程的速降估算。以超大型油轮OPALIA号为例进行了速降的预报,取得了理想的效果,预报误差最大为14.6%,最小为0.3%。这表明,用多元回归分析的方法实现对船舶整个转向过程中速降的预报具有一定的可行性。     

强风中普通商船动力定位的研究

为实现普通商船在强风浪中的动力定位,首先采取艏找风控制,然后使船舶保持顶风静止.该文采用基于闭环增益成形算法和精确反馈线性化算法的航向保持非线性鲁棒控制器与基于闭环增益成形算法的速度鲁棒控制器.建立了船舶顶风状态的非线性数学模型,为反映船舶在顶风静止状态的舵效,提出了等效船速的概念并推导出其计算公式.对处在强风(8级以上)、浪等扰动中的非线性船舶运动数学模型进行仿真,仿真曲线表明通过对船舶运动进行非线性鲁棒控制,实现了强风中普通商船的动力定位.     

基于SPSS技术的船舶操纵性指数K、T预报

为了提高船舶操纵性指数K、T的预报精度以便更好地评价船舶性能,采用多元非线性回归模型,利用SPSS软件对43艘商船的K、T指数实船试验结果进行了回归分析。研究了对K、T有显著影响的非线性因素,给出了两个最优回归多项式。以某杂货船为例进行了操纵性指数的预报,预报效果令人满意,K、T误差分别为4.4%和1.1%。与原有的线性模型相比,预报误差分别减小了16.4%和70.3%。该文提出的非线性模型在回归方程的显著性以及对K′、T′值的预报准确性上均较线性模型有了很大提高,对操船者在航海实践中评估船舶的操纵性能有一定的参考价值。