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1.
赣江南支吉里枢纽位于S形急弯河道,河势地形复杂,引航道口门区及连接段水流条件较差,依托1:100整体水工物理模型对其通航水流条件进行研究。结果表明:1)枢纽上游水流条件复杂,通过调整上游航线与主流交角至31.08°、整治滩地子堤高程至17 m、土堤退后30 m、合龙等工程措施,基本满足水流横向流速在0.3 m/s之内的要求。2)枢纽下游口门区及连接段可通过调整下游切滩角度至10°使得各项流速指标满足规范要求。  相似文献   
2.
跨越航道建筑物的通航净空高度是《海轮航道通航标准》的一项核心内容。船舶水线以上高度是通航净空高度计算的关键参数。《海轮航道通航标准》制订过程中,根据各类营运中实船的数据,按一定的保证率进行统计分析,确定了各类船舶的空载营运状态下实际吃水与满载吃水的合理比值。按照该比值计算了全球现有实船航行时水线以上高度。同时结合调研国内外桥梁资料,确定《海轮航道通航标准》采用的船舶水线以上高度表。内容系统全面,对跨越航道建筑物设计和建设以及保障通航安全具有重要意义和深远影响。  相似文献   
3.
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本刊主要栏目:热点聚焦:聚焦海运业热点问题,由知名专家进行深入分析;海运经济与管理:国际航运市场、修造船市场、海员劳务市场分析与评述,国家航运政策、发展战略评述与建议,港口与航运业管理研究等;海事管理:船舶安全监督、船员考试与发证管理、通航管理、危险品运输监督、海上污染防治等存在的问题和对策研究;国际公约:涉及海上安全与保安、防止海洋污染、海事劳工等方面的国际公约和国内法规的评述、解读、建议。  相似文献   
4.
针对传统方法因缺少自适应蚁群调度优化算法,导致调度资源分析不足的问题。在大数据分析的技术支持下,为更好地提升双向通航港口船只调度的合理性与科学性,提出大数据分析下双向通航港口船只调度方法研究。通过大数据分析技术,对双向通航港口船舶调度数据进行分析计算。接着对港口调度能力进行模型建立,根据获得的数据引入自适应蚁群调度优化算法,完成数据科学调度计算。通过实验对比方式,对提出设计方法的合理性进行证明,对双向通航港口船只调度有科学意义。  相似文献   
5.
依据我国近岸4个代表性站点的潮汐表逐时数据,分别选取所有高潮(方法1)和每日一个高潮(方法2)计算不同保证率的乘潮水位,分析两种方法对工程的影响。结果表明:方法2使乘潮水位抬高,节省工程费用,但可缩短高潮时的通航窗口期,增加船舶候潮时间,给项目运营带来不便。这种影响对正规半日潮不明显,对其余潮型明显,其中对不正规全日潮影响最大。在不正规半日潮和日潮港区的工程应用中,可根据工程投资和来船频率,对两种方法充分论证后,综合选取合适的乘潮水位,既能满足工程应用又能节省工程费用。  相似文献   
6.
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。  相似文献   
7.
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。   相似文献   
8.
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。  相似文献   
9.
10.
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