一种大型邮轮乘客舱室智能布局设计方法

为了探索邮轮布置机理、提高舱室设计效率,进而实现邮轮舱室的智能布局,提出了一种基于知识工程的布局设计方法。定义了大型舱室布置适宜度、物资配送难度和风景值等邮轮总布置独有的特征属性,建立了乘客舱室布局目标函数;运用案例推理技术和规则推理技术,建立了乘客舱室智能布局模型,并以公主系列邮轮为例验证了模型的适用性。结果表明,该模型能还原大部分舱室在甲板区域间的布置,并输出基本合理的布局方案,对实际设计工作具有重要指导意义。     

初步设计阶段邮船船体钢材重量估算方法

基于2艘邮船的具体数据,通过统计学对比分析方法对几种船舶钢材估算方法在邮船上的适用性进行分析,并通过一元回归分析方法,针对沃森法采用的通用钢材重量估算曲线,对客船数据进行修正,回归出一种在邮船设计初期的船体钢材重量估算公式.经过邮轮实船数据检验,该估算公式误差较小,可为国内邮船设计中的空船重量分配和重量控制目标等关键指标的确定提供参考.     

基于空间句法的邮轮甲板空间布局设计研究

邮轮游客活动流线与甲板空间布局密切相关，但传统船舶总布置设计并未考虑人员流线的需求。论文从剖析典型邮轮船型及其甲板布局的空间上入手，引入适用的空间句法，通过控制度、整合度和可理解度等空间组构量化参数，来实现邮轮甲板空间的量化分析，运用Depthmap软件对“海洋量子”号邮轮第5层甲板空间进行分析，并对影响游客合理流线设计的总布置改进点进行了实例探讨，结果表明改进后的甲板布局方案改善了游客的活动流线，构建了邮轮甲板空间布局量化分析的新模式。     

考虑吸引力和可靠性的南海邮船航线优化模型

为合理利用南海及其沿岸港口资源,在考虑邮船航线的吸引力和可靠性的基础上,研究南海邮船航线的设计方案。对停靠港口选定及其排序、各航段船舶航速的设定和船舶在港时间(开始时间和服务时间)进行决策,以总成本最小化和航线吸引力最大化为目标,建立邮船航线混合线性规划模型,并提出求解该模型的算法。对南海邮船航线的设计进行实际数据分析,并选取航线数量和停靠港口数量的限制对该模型进行灵敏度分析。研究结果表明:优化后的航线方案能有效平衡邮船航线的吸引力和总成本,为南海邮船航线的开发提供决策依据。     

大型邮船数字通信网络系统设计

对大型邮船数字通信网络系统的硬件构架配置及主设备布局、服务系统及接口系统和设计流程等进行梳理,分析其服务器和交换机等硬件的组成和设计选型,以及用户系统和接口系统的布置。在此基础上,对系统的设计流程进行分解和说明,使系统设计人员更清晰地了解该系统架构的组成,为国内邮船数字通信网络系统的设计提供思路和初步方案。     

基于改进人工蜂群进化算法的移动机器人路径规划与仿真分析

针对经典人工蜂群算法在机器人路径规划中易于陷入局部极值,且寻优过程收敛速度较慢等问题,提出了一种基于约束优化的改进人工蜂群算法.通过设计变异算子来增大极值在陷入局部最优时的跳出概率,提高机器人路径规划的收敛能力.在机器人路径规划上,对文中方法、遗传算法、A*算法以及经典人工蜂群算法进行性能评估.实验结果表明,文中方法能有效避免路径规划中的局部极值,减少机器人路径规划时间损耗,提高了路径规划效率.     

基于改进人工蜂群算法的HOV三维路径规划

载人潜水器的三维全局路径规划研究对其智能化水平的提高有着重要作用。以“奋斗者”号载人潜水器为研究对象,首先建立三维真实海底地形模型和海流模型;其次,综合考虑路径长度、地形代价和能量消耗代价等目标,建立路径规划的代价函数。最后,使用改进人工蜂群算法对该路径规划问题进行求解,并分别与基本人工蜂群算法、遗传算法和粒子群算法进行比较。仿真结果表明,改进后的人工蜂群算法可以不断跳出局部最优,为载人潜水器高效地规划出满足性能要求的航行路径。     

混合人工蜂群算法在船舶通信网络优化中的应用

混合人工蜂群算法是一种基于仿生学的智能算法,该算法通过模拟蜂群中的分工行为进行局部寻优,能够实现优化问题的快速收敛。船舶无线通信网络由网络节点、网络链路、船舶终端等构成,通信网络的性能关系到船舶导航、AIS系统运行等。本文结合混合人工蜂群算法,进行船舶无线通信网络的覆盖率提升等优化研究,有助于改善当前船舶无线通信网络的性能。     

基于改进蚁群算法的邮船舱室模块移运路径规划

针对大型邮船舱室模块运输过程中存在的移运路线长、路线混乱、舱室模块易与障碍物发生碰撞等问题,提出应用加入动态搜索模型的蚁群算法对邮船舱室模块进行路线规划,为运输舱室模块提供清晰、便捷的移运路线。对主竖区的障碍物进行分析,建立模拟实际工况的栅格地图,采用改进蚁群算法寻找移运路径。对不同位置所经过的栅格地图和蚁群数量进行动态调整。采用模拟退火算法寻找蚁群算法的参数。采用离散点分析确定移运路径的主、支通道。仿真试验结果表明,应用改进蚁群算法建立主、支通道进行舱室移运模块可有效提高舱室模块的运输效率。     

基于人工蜂群算法的油船舯剖面优化设计

人工蜂群算法(ABC)是模仿蜜蜂行为提出的一种优化方法,通过各人工蜂个体的局部寻优行为,最终在群体中使全局最优值凸显出来,有着较快的收敛速度[1]。本文基于HCSR规范,以中剖面净面积最小为优化目标,以区域纵骨间距个数、板厚、型材尺寸、板缝位置为设计变量,采用ABC算法,建立了适用于油船的中剖面优化设计模型。以一艘32000DWT油船为例,对其进行了优化设计,优化结果验证了人工蜂群算法用于船舶中剖面结构优化的可行性和高效性。