基于CFD和试验的襟翼帆设计研究

对远洋船舶利用风能的特点进行了分析,设计了一种带有缝翼和襟翼形式的襟翼帆,来提高船舶风帆的升力。首先,对该襟翼帆模型的大量参数进行仿真优化,得出了不同参数对模型空气动力学特性的影响规律,并确定了该模型较为理想的参数值,仿真条件下该模型的最大升力系数在2.75左右;然后,对缩小后的模型进行风洞试验,该模型试验的空气动力学特性与仿真吻合较好,最大升力系数在2.52左右(在允许误差范围之内);最后,给出了在海况条件下该模型的相关仿真和实验控制特性曲线图,两者基本吻合,进一步证明了设计的准确性。     

风帆助航模式主机功率等参数的计算方法

从分析风帆助航对螺旋桨特性的影响入手,导出风帆助航模式主机功率、转速和效率的计算方法,并以某船参数演算证明实际可行且简单,可供进一步定量研究风帆助航船帆、机、桨等的配合和控制参考.     

6S35MC和6L32柴油机燃油喷射系统的对比

以船舶常用的6S35MC和6L32柴油机为例,介绍二者燃油喷射系统的结构和工作原理,总结各部件的特点。6S35MC柴油机采用的是鸡心凸轮,带停车阀和吸油阀的喷油泵,由燃油循环冷却的喷油器,从而可实现停车不换油,但各部件构成略复杂;6L32柴油机采用普通凸轮,带停车汽缸和出油阀的喷油泵,由淡水循环冷却的喷油器,停车需要换油,但各部件构成略简单。最后,提出二者在操作和管理中的不同措施,供轮机管理人员参考。     

基于翼型理论的风帆助航技术分析

分析目前船舶利用风能辅助推进的方式,在模型试验的基础上,分析翼型风帆和传统风帆的动力特性.对船舶应用基于翼型理论的风帆助航技术的经济性进行分析,提出在当前形势下船舶采用风帆助航技术的必要性及后续需要解决的问题.     

船用智能柴油机的最新技术特点和管理

阐述船用智能柴油机的工作过程和特点,着重分析比较两大主流机型(Sulzer RT-flex和MANB&W ME/ME-C)。通过与传统型柴油机在性能和结构上的比较,介绍船用智能柴油机的优点。指出在实际运行中船用智能柴油机常见的故障,总结出相应的管理措施。     

基于机器学习的船舶能耗智能预测方法验证分析

船舶能耗智能预测是实现船舶能效智能评估与优化决策的基础和前提。大数据、人工智能、机器学习等新兴技术促进了船舶能耗预测方法的不断发展，为分析不同基于机器学习的船舶能耗预测算法的预测精度与效果，进行了不同预测算法的实例验证分析。结合船舶油耗及其影响因素实船采集数据，通过采用不同机器学习算法对船舶能耗进行预测分析，验证了各算法的特点和优势，从而为选择合适的船舶能耗预测算法提供参考。     

轮机工程专业“课程思政+混合式学习”专业课教学设计--以“船舶动力装置技术管理”课程为例

以轮机工程专业的主干专业课"船舶动力装置技术管理"为例,以立德树人作为课程教学的根本任务,充分挖掘课程中的思政资源,以线上和线下相结合的混合式学习方法为手段,建立了一套专业课课程思政混合式学习设计方案,将课程思政有机地融入专业课教学全过程,通过课程实践,验证了课程思政教学效果,实现了专业课隐性思政教育的目标。     

基于BP神经网络的船舶主机能效状态评估

[目的]在船舶航行期间,需要通过分析船舶和主机的运行参数来客观判断主机当前的工作情况,从而准确评估主机的能效状态。[方法]以状态良好的船舶运行记录为样本,结合主成分分析法和BP神经网络算法,构建船舶的航行状态识别模型和主机油耗模型,并在船舶航行期间对船舶实时运行参数进行分析,得出船舶主机在当前工况下的油耗量正常值。以某30万吨级远洋散货船为例开展模型计算验证,将正常油耗值与实际油耗值进行对比,以二者的残差值为依据,进而评估当前的主机能效状态。[结果]计算结果显示,航行状态识别模型的正确率为98.05%,油耗模型的平均误差为3.47%,2种模型的可靠性均较高。[结论]研究成果可为智能船舶的能效管理提供一定的参考。