粗糙集-BP神经网络组合在PSC选船模型中的应用

本文以欧盟最新港口国监督法令(2009/16/EC)巴黎备忘录目标船选船机制(NIR)为研究对象,提出基于粗糙集和BP神经网络组合算法的PSC的新选船模型。研究结果表明:该算法有效结合粗糙集理论与BP神经网络的优点,属性约简科学合理,避免选择评价因素的主观影响,简化了网络结构。     

港口国监控选船新模型研究

针对已有PSC选船模型采用层次分析法、模糊综合评价方法和BP神经网络等方法存在的诸如不能反映各风险因素之间相关性、专家主观因素带来偏差,样本需求量过大和收敛速度慢等问题,以2009/16/EC巴黎备忘录目标船选船机制NIR为研究对象,提出一种新的基于支持向量机理论的PSC选船模型,并选取巴黎备忘录“THETIS”检船数据库的部分船舶信息进行实证分析.结果表明,使用基于支持向量机理论的PSC选船模型测试的船舶样本结果与其公布的船舶实际情况一致,使用该算法可十分有效地在样本少且检查资源有限时对船舶进行快速分类,对PSC选船的实际操作具有实用价值.     

基于PSO-BP神经网络的燃气轮机结垢性能预测

针对传统BP神经网络存在的学习速度慢,容易陷入局部极小的问题,为了提高诊断效率和非线性拟合能力,提出利用粒子群算法、遗传算法和布谷鸟算法优化BP神经网络对燃气轮机积垢性能预测,将各算法所得误差和拟合度进行对比。结果表明:粒子群算法优化BP神经网络的非线性拟合度为0.934 4,优于其他算法,相较于其他算法具有更低的绝对误差平均值,有效避免了局部最优情况。     

基于改进PSO的BP神经网络在船舶设计中的应用

针对船舶设计中需要的大型BP（BackPropagation）神经网络的特点,加入了改进的粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimization,PSO）。该改进方法将粒子群的初始粒子分布在边界面上,因此能有效的搜寻高维空间,同时在速度公式等方面进行一些改进使得它更适合该环境。分别利用基于改进PSO的BP神经网络和标准的BP神经网络对泰勒系列船模试验数据进行拟合,结果表明基于改进PSO方法的BP神经网络训练更加高效和稳定。     

基于SAPSO-BP网络模型的港口潮汐实时预报

为了提高港口码头潮汐预报的精度,提出一种自适应变异的粒子群优化算法SAPSO,将SAPSO优化算法与BP神经网络结合,用以潮汐水位的实时预报。SAPSO-BP网络模型运用自适应变异的PSO算法优化BP神经网络的网络参数,克服了传统BP神经网络所具有的对初始权值阈值敏感、容易陷入局部极小值的缺点,最后选用Isabel港口的实测潮汐值数据进行潮汐水位的实时预报仿真试验,用以验证SAPSO-BP预测模型的实用性和可靠性。     

基于变分模态时频分布下的水下目标DOA估计研究

在声呐、雷达等设备的目标探测中,声源方位估计是需要解决的关键问题之一。针对水下传感器阵列接收信号的波达方向角(DOA)估计算法中,传统的BP神经网络算法会因网络参数不合理和层数过多导致过拟合的问题,以往通过粒子群算法(PSO)进行优化后,网络仍容易过早结束训练而导致性能不佳。为此,本文提出一种基于变分模态分解结合粒子群算法优化后的BP神经网络算法。首先对目标回波信号进行可变模态分解,对分解得到的各分量进行时频分析后叠加的谱图特征作为经粒子群算法优化后的BP神经网络算法的输入进行训练测试,以此来提高阵元接收目标回波的DOA估计精度。仿真实验结果表明,结合变分模态分解及粒子群算法优化的BP神经网络具有更好的识别效果和泛化能力,提高了DOA的估计精度。     

基于神经网络和粒子群算法的环肋圆柱壳优化设计

对于潜艇外壳等外压容器来说,满足稳定性要求至关重要。本文利用Matlab编写改进粒子群算法优化程序,利用Ansys的Apdl语言完成了环肋圆柱壳的参数化建模,以圆柱壳厚度、肋骨尺寸和肋距作为离散设计变量,以稳定性要求作为约束条件,构造了合适的惩罚函数,以质量最轻作为设计目标,实现了基于BP神经网络和粒子群算法的环肋圆柱壳优化设计。在优化过程中,首先采用拉丁超立方体抽样完成了样本点的选取,然后对样本点进行有限元分析,根据有限元分析结果构建BP神经网络代理模型,并探讨了样本点数量对代理模型预测精度的影响,最后采用改进粒子群算法对代理模型进行优化。优化结果表明,对于需要考虑离散变量和复杂非线性约束的结构优化问题,采用BP神经网络和粒子群算法联合优化的方法能够节省大量计算时间,并达到理想的优化效果。     

基于神经网络和粒子群算法的环肋圆柱壳优化设计

对于潜艇外壳等外压容器来说,满足稳定性要求至关重要。本文利用Matlab编写改进粒子群算法优化程序,利用 Ansys的 Apdl语言完成了环肋圆柱壳的参数化建模,以圆柱壳厚度、肋骨尺寸和肋距作为离散设计变量,以稳定性要求作为约束条件,构造了合适的惩罚函数,以质量最轻作为设计目标,实现了基于 BP神经网络和粒子群算法的环肋圆柱壳优化设计。在优化过程中,首先采用拉丁超立方体抽样完成了样本点的选取,然后对样本点进行有限元分析,根据有限元分析结果构建 BP神经网络代理模型,并探讨了样本点数量对代理模型预测精度的影响,最后采用改进粒子群算法对代理模型进行优化。优化结果表明,对于需要考虑离散变量和复杂非线性约束的结构优化问题,采用 BP神经网络和粒子群算法联合优化的方法能够节省大量计算时间,并达到理想的优化效果。     

基于自适应变异 PSO-BP算法的船舶横摇运动预测

为了准确高效预测船舶在海上的航行状态,以保证人员、货物和船舶的安全,提出一种自适应变异的粒子群优化算法（self-adapting particle swarm optimization algorithm,SAPSO）,将该算法与误差反传（back propaga-tion,BP）神经网络结合。SAPSO-BP预测模型使用SAPSO算法优化BP网络的网络参数。克服传统BP神经网络对初始权值阈值敏感,容易陷入局部极小值的缺点,同时也克服了传统PSO算法早熟收敛、搜索准确度低及迭代效率低等缺点。运用该模型对科研教学船“育鲲”轮在海上航行的横摇情况进行实时预测实验,验证该方法的可行性与有效性具有较高的预测精度。     

基于自适应变异PSO-BP算法的船舶横摇运动预测

为了准确高效预测船舶在海上的航行状态,以保证人员、货物和船舶的安全,提出一种自适应变异的粒子群优化算法(self-adapting particle swarm optimization algorithm,SAPSO),将该算法与误差反传(back propagation,BP)神经网络结合。SAPSO-BP预测模型使用SAPSO算法优化BP网络的网络参数。克服传统BP神经网络对初始权值阈值敏感,容易陷入局部极小值的缺点,同时也克服了传统PSO算法早熟收敛、搜索准确度低及迭代效率低等缺点。运用该模型对科研教学船"育鲲"轮在海上航行的横摇情况进行实时预测实验,验证该方法的可行性与有效性具有较高的预测精度。     

Errata

正In the paper"Influence of Fouling Assemblage on the Corrosion Behaviour of Mild Steel in the Coastal Waters of The Gulf of Mannar,India"in Vol.12,No.4,Page:509,References were lost,and the two authors’biographies were identical.The correct text is shown below.We apologize to the authors and our readers for any inconvenience caused by the errors.     

Journal of Marine Science and Application 2014 Sum. Contents

正~~     

第34届海洋、离岸及极地工程国际会议(英文)

正St.John's,Newfoundland,Canada,May 31-June 5,2015 OMAE2015 is the ideal forum for researchers,engineers,managers,technicians and students from the scientific and industrial communities from around the world to: meet and present advances in technology and its scientific support;     

联合作战计划和执行系统

全球指挥控制系统(GCCS)实施当前美国海军网络中心战信息基础设施的联合计划网络。联合作战计划和执行系统(JOPES)支持GCCS实现联合计划。JOPES有两类计划：时间不限的精密预案计划生成作战计划、方案计划或职能计划；时间敏感的危机行动计划生成作战命令或战役方案。前者在和平时期创建的作战计划是后者的计划基础，加速应付危机的能力。     

Eastbound or westbound ?

In terms of equal sailing distances, where is the inflexion when ships depart from ports in the Asian Continent to New York via Suez and/or Panama？
The answer is China South Port Group （Hong Kong, Shenzhen and Guangzhou）.     

桥梁防撞设施物理模型试验

物理模型试验是预报防撞设施所受撞击力及优化设计方案的主要方法之一。结合杭州湾大桥柔性防撞设施及东海大桥独立式防撞体设计方案,阐述了船—防撞体撞击试验的基本原理、方法、试验方案及相关试验结果。提出了柔性防撞系统的优化方案。试验结果表明,该方案经济有效,可供预报类似桥梁防撞设施撞击力时参考。     

印尼某电厂码头水工建筑物设计

印尼某电厂项目码头水工建筑物包括码头、防波堤和护岸等主要组成部分。在该项目水工建筑物的设计过程中,综合考虑当地的自然条件、施工能力和材料来源等因素,不断优化结构选型和结构断面。根据不同使用要求,护岸分别采用直立式和斜坡式2种结构型式,推荐的设计方案节省投资、施工方便,可供同类工程设计参考。     

Recent progress on wave induced loading measurements in warships

Recent measurements of wave induced hull strain and flexure in RN warships are presented together with the derivation of the current design criteria for extreme hull girder bending loads. The history of the development of the shipboard instrumentation used is given and recent developments to improve the quality and ease of analysis of the data are described. An unexpectedly high transverse asymmetry in the longitudinal strains measured in destroyers is shown to be the result of a combination of vertical and lateral bending in oblique seas. Finally recent theoretical comparisons between the loading of Deep-Vee hulls and conventional UK rounded bilge hulls are presented which demonstrate the higher loading experienced by this type of hull form.     

开放式数据挖掘系统模型

目前国内已经出现了少量的数据挖掘相关产品。国内数据挖掘软件无论从数量还是质量上比较，都与国外软件存在着较大的差距。随着数据仓库技术的普及，数据挖掘应用的需求越来越强烈，如何缩短这种差距，研发数据挖掘软件产品成为国内业界的一个重要问题。通过引用目前国际通用数据挖掘标准技术来构建开放式的数据挖掘系统模型，该系统模型从可扩展性、可重用性、易用性等方面得到了加强。     

关于现行船舶规范及未来趋势的分析研究

本文简单介绍了近期已经生效或者即将生效的规则规范,并试图通过分析总结,对未来立法趋势做一个简单预测。