一种航母甲板作业快速调度算法

针对舰载机飞行作业期间,航母甲板上的各种保障作业具有高度的时间紧迫性、不确定性和动态性,研究舰载机甲板作业的优化调度问题,建立舰载机甲板作业调度问题的组合优化模型,设计求解该问题的启发式规则,将基于启发式规则获得的解作为禁忌搜索算法的初始解,通过摄动策略增强解的质量。仿真结果表明本文提出算法的有效性,且与普通TB、SA算法比,具有收敛速度快、目标函数值更优的特点。     

基于学徒制算法的航母舰载机保障作业调度

[目的]针对舰载机的保障调度问题,提出一种基于学徒制的调度优化算法,以快速制定舰载机保障调度计划。[方法]运用学徒学习思想,将专家示例中的已执行任务与未执行任务成对予以比较,构造样本集,训练基于航母甲板特征的保障任务排班分类器,然后以此为基础设计学徒制舰载机机群保障任务调度算法,并从求解结果、求解时间和资源分配方面与传统的遗传算法进行对比。[结果]结果显示,采用学徒制算法制定的舰载机机群保障调度计划与传统的遗传算法相比结果相当,但收敛速度提升了近4倍,且相比遗传算法能更加平均地分配保障资源。[结论]采用学徒制算法可以充分学习专家的经验,解决静态单目标的舰载机保障调度问题,能为研究动态多目标的舰载机保障调度提供基础。     

航空母舰飞行甲板作业及弹药转运系统分析

飞行甲板作业是影响舰载机出动架次率的重要因素之一,而在飞行甲板作业中,弹药供应始终是一个难题。针对美国现役尼米兹级航母的使用特点,重点分析国外航空母舰飞行甲板作业的任务组成与时序,论述弹药转运系统的基本组成与流程,提出弹药需求量与弹药转运能力的匹配问题,最后总结美国福特级航空母舰新型弹药转运系统的特点,验证了弹药转运系统研究的必要性。     

基于神经网络PID的船用甲板起重机定位作业控制系统研究

以船用甲板起重机定位作业工况的工作幅度准确调整问题为研究对象,根据船用甲板起重机倾角的变化要求,采用BP神经网络算法,在起重机电气控制系统中引入神经网络PID控制器.Matlab仿真结果分析表明,在风浪引起船体倾角变化的情况下,通过控制变幅机构和回转机构,船用甲板起重机工作幅度能随之自动调整,实现船用甲板起重机准确定位的作业要求.     

基于动态规划算法的集装箱码头集卡优化调度模型

集卡是非自动化集装箱码头重要的水平运输设备,其作用是实现集装箱在码头前沿与堆场间的水平位移。集卡调度通常是根据岸吊作业顺序进行的。优化集卡调度能减少岸吊等待时间,提高码头装卸效率。目前国内外已有许多学者对集装箱码头装卸过程中的集卡分配和调度问题进行研究:BISH等[1]运用启发式算法建立基于车辆的集卡分配模型,从而使船舶在港时间最短;     

自适应蚁群算法求解车间作业调度问题

车间作业调度问题(JSP)是组合优化问题中的NP-Hard问题,应用传统的蚁群算法在求解时存在易于陷入局部最优解、收敛速度慢等缺点.通过在蚁群算法的信息素局部更新策略和全局更新策略两处引入自适应方法对蚁群算法进行了改进,并应用此算法对经典的FT06问题和FT10问题进行了大量的求解试验.试验结果表明该自适应蚁群算法在求解车间作业调度问题时,搜索速度和收敛速度比传统的蚁群算法都有较好的提高.     

航空母舰舰机适配性技术体系

  目的  舰载机出动能力是航母综合作战能力的重要指标,而舰载机保障作业调度将直接影响舰载机的出动能力,因此对舰载机保障作业进行合理调度能有效提高航母的作战能力。  方法  通过将舰载机保障作业调度问题转换成车间作业调度问题,建立保障作业调度模型。对传统禁忌搜索算法的初始解、搜索策略和禁忌列表长度进行改进,以减少最大完工时间为目标,提出一种改进的禁忌搜索算法来求解该模型。  结果  通过实验仿真验证了改进的禁忌搜索算法对于舰载机保障作业调度问题的适用性,且该改进算法在计算速度和优化结果方面均优于传统禁忌搜索算法。  结论  改进禁忌搜索算法可以有效地对舰载机保障作业调度问题进行求解。     

拖船联合作业调度系统设计

本文利用高精度定位、无线网络、动力分配和船舶运动等技术设计了拖船联合作业调度系统,该系统能对各个拖船及被拖船舶进行精确定位和拖航,实现拖船作业过程的实时监控及指挥调度.     

基于混合启发式算法的船用柴油机车间调度系统的研究

提高大功率船舶柴油机的生产能力和水平对提高我国造船行业的国际竞争力有着重要的意义.针对船舶柴油机的生产,提出了实用的车间调度控制算法.该算法由基于相邻插入法的启发式算法组成.最后通过实际企业项目验证了该算法的有效性.     

现代煤炭港口卸车联合调度优化问题研究

现代煤炭港口由传统装卸服务向综合物流服务转型过程中,对港口整体调度的智能性与效率性要求提升到新高度,因此需要以系统论的观点解决煤炭港口的联合调度优化问题。针对影响卸车调度的关键问题,综合考虑车流集中到达、列车限制性调度等因素,以现代煤炭港口生产工艺流程为基础,重点研究现代煤炭港口卸车联合调度优化,构建以待车时间最短、作业时间最短且关联堆场作业动态的卸车联合调度优化模型(火车-翻车机-堆场联合调度优化模型),运用相应优化策略,分析优化模型,实现卸车调度各环节智能化的最优解决途径。     

渔船作业管理与调度系统中物联网技术的应用

随着信息化技术在各行各业中普及,基于计算机和互联网技术发展而来的物联网技术在海上渔船管理与调度方面获得了重要的应用。我国蕴含着丰富的渔业资源,是世界上的渔业大国,近年来海上渔船的吨位和数量不断增加,一方面提高了海上渔业资源的开发程度,另一方面给海上渔船管理与统一调度带来了困难。本文利用物联网技术,实现海上渔船的智能化管理和调度,提高了船队的工作效率,优化了渔船的调度路径。     

基于启发式算法的连续泊位调度研究

近年来为了提高码头的运作效率,集装箱码头通过运筹优化等手段,对现有资源、设备进行合理的安排与调度,以提高码头的生产作业效率。其中泊位作为集装箱码头最为稀缺的资源,如何合理地利用泊位资源,缩短船舶在港时间是码头生存和发展的根本。文中首先对连续泊位调度进行了定性的分析,介绍了连续泊位调度相对于离散泊位的优势,然后构建一个二维装箱模型,时间横轴表示船舶的到港时间的时间点与作业时间的时间段,空间纵轴表示泊位长度与船舶船长,并设计一种启发式的算法对该模型进行求解最优。最后以通过算例来阐述该种算法的优势。     

一种基于IMMKF的相控阵雷达波束调度算法

针对相控阵雷达多目标跟踪环境,提出了一种基于I MMKF（Interacting Multiple Model Kal man Filter）的自适应波束调度算法。建立了相控阵雷达波束调度的最优化模型,该模型能够利用机动目标跟踪时协方差控制的思想来调度相控阵雷达的工作模式。分别给出了基于协方差偏差均值最小准则和最大协方差偏差最小准则两类自适应波束调度算法。仿真结果验证了算法的有效性。     

集装箱码头作业集卡调度模型优化

为推动我国港航业发展,提高集装箱码头服务效率,分析码头作业效率的影响因素,认为集卡调度是其中的关键问题,提出通过提高集卡重载率、降低空耗来提升效率,并通过实例计算说明最小等待时间算法和最短路径算法能缩短集卡总运行距离,提升码头作业效率。     

一种考虑砰击载荷的双体船湿甲板疲劳强度的计算方法

提出一种实用的计算和分析方法来考虑砰击载荷对双体船湿甲板处结构疲劳强度的影响,保证疲劳寿命预报的精度。首先,根据线性理论计算船体与波浪之间的相对运动和相对速度,并计算船体结构在波浪载荷作用下的应力响应;然后,计算湿甲板在砰击载荷作用下的非线性响应,再将线性响应与非线性响应通过方向性进行叠加,得到波浪载荷与砰击载荷联合作用的应力响应时历;最后,通过雨流计数法计算双体船在危险工况下的湿甲板疲劳损伤。研究结果可为考虑砰击载荷的双体船湿甲板疲劳强度评估提供一些参考。     

基于MES的造船企业车间作业调度系统研究

针对目前造船企业车间作业计划粗糙以及作业调度频繁的现状,提出基于MES的造船企业车间作业调度系统。该系统采用逐层细化的六级计划与调度机制,细化作业计划并使其得以有效执行。通过构建人工协同的车间作业调度模型,为车间作业调度提供柔性化方式。通过该系统以实现造船车间生产过程的有序运作和资源优化,提高生产车间的现场管理水平。     

基于事件驱动的板材切割作业实时调度方法

船舶板材切割存在工艺流程复杂、加工任务多变、加工装备随机停台等情况,生产计划依赖于管理人员通过经验进行人工现场调度,效率低且难以实现生产资源的优化,容易造成任务脱期。基于船舶切割车间的五维数字孪生建模方法,建立事件驱动的切割作业实时调度模型,通过生产现场的状态驱动生产资源的重新调度,并利用免疫遗传算法进行求解,实现切割作业任务的动态调度优化。应用表明该调度模型可以动态响应生产现场的随机状态变化,自动对切割作业任务进行重调度,提高生产资源的利用率,降低切割作业任务的脱期率。     

启发式遗传算法在分段舾装分道作业计划中的应用研究

以分段舾装分道作业线的作业计划问题为研究对象，对分道作业线合理作业计划形式进行了研究。在分析分段舾装分道作业特点的基础上，建立了问题的数学模型，并结合启发式遗传算法进行了问题模型的求解，最后以一个算例证实了研究方法的可行性和有效性。