人工智能算法的舰船路径规划

为了实现对舰船航行的智能调度,需要进行舰船路径规划设计,提出一种基于人工粒子群智能算法的舰船路径规划方法。构建舰船航行路径分布的网格结构模型,将舰船航行区域内的各个对象表达为人工粒子群个体,采用四元素的扩展卡尔曼滤波方法构造舰船航行路径规划的约束参量模型。构造舰船航行路径规划的控制目标函数,以舰船动态性能和稳态性能为优化目标,采用人工智能群算法进行航行路径的自适应寻优,实现舰船路径规划。结果表明,采用该方法进行舰船路径规划,能准确跟踪舰船航行的方位角和姿态角,实现路径实时跟踪,提高了舰船路径的准确规划能力。     

人工智能技术在船舶轨迹规划中的应用

轨迹规划可以提高船舶航行的效率,并且保证船舶航行的安全。当前船舶轨迹规划方法存在生成轨迹效率低、船舶轨迹规划并非全局最优的缺陷,为了提高船舶轨迹规划的精度,设计基于人工智能技术的船舶轨迹规划方法。首先对当前船舶轨迹规划研究现状进行分析,指出各种船舶轨迹规划方法的不足,然后建立船舶轨迹规划的性能评价指标,引入计算机人工智能技术中的蚁群优化算法进行求解,根据求解结果得到最优船舶轨迹规划路径,最后进行船舶轨迹规划的验证性测试。结果表明,蚁群优化算法可以快速、准确找到最优船舶轨迹规划路径,克服了当前方法易找到局部最优的船舶轨迹规划路径难题,具有一定的实际推广价值。     

基于统计数学理论的舰船航行轨迹建模研究

轨迹建模对舰船航行安全具有重要的意义,为了解决当前的舰船航行轨迹建模准确性低,以及建模时间长的难题,以获得更加理想的舰船航行轨迹建模结果为目标,设计了基于统计数学理论的舰船航行轨迹建模方法。首先对舰船航行轨迹建模原理进行分析,建立舰船航行轨迹建模的数学模型,然后引入统计数学理论中的机器学习算法——BP神经网络对舰船航行轨迹进行建模,最后采用具体舰船航行轨迹数据进行了性能验证性测试。结果表明,相对于当前经典舰船航行轨迹建模方法,本文方法的舰船航行轨迹建模效果更优,获得了高精度的舰船航行轨迹建模结果,缩短了舰船航行轨迹建模时间,是一种高精度、高效率的舰船航行轨迹建模方法,具有一定的实际应用价值。     

基于大数据与人工智能的舰船避碰路径优化调度算法

舰船航行路径中存在许多障碍物,当前舰船避碰路径优化调度算法存在障碍物识别正确率低、规划路径长,不仅无法获得最优的舰船航行路径,而且不能保证舰船航行的安全,为了获得最优的舰船航行路径,设计了基于大数据与人工智能的舰船避碰路径优化调度算法。首先分析当前舰船避碰路径优化调度算法的工作原理,找到弊端,然后引入大数据分析方法建立舰船避碰路径优化的数学模型,实现障碍物识别,并采用人工智能技术——遗传算法找到最优的舰船避碰路径,最后进行舰船避碰路径优化调度算法性能的仿真测试,结果表明,本文方法可以更快找到最优的舰船避碰路径,舰船避碰路径更短,不仅减少了舰船航行的时间和成本,而且可以准确识别各种舰船障碍物,具有显著的优越性。     

基于VR虚拟现实技术在舰船航行轨迹中的应用

常规的舰船航行轨迹规划技术,设置探索航行线路的栅格疏密值差异过大,导致对复杂海域的航行轨迹规划不合理,为此研究VR虚拟现实技术在舰船航行轨迹中的应用。该技术对海域环境中的航行区、障碍区以及舰船自身进行虚拟场景模拟实现人机交互,通过动力学的运动曲线计算舰船的动态位姿,根据障碍物在航行区域的分布、体积等数据设置栅格大小,驱动虚拟舰船,提取舰船的航行曲线、侧倾角曲线以及侧向加速曲线,调整舰船航行轨迹。实验结果表明,与2种常规技术的应用相比,虚拟现实技术设置的栅格疏密值更加符合航行轨迹规划要求,所得到的航行轨迹更加合理。     

基于物联网技术的舰船运行轨迹异常点识别

针对传统舰船运行轨迹异常点识别方法存在运行轨迹检测性能较差的问题,提出一种基于物联网技术的舰船运行轨迹异常点识别方法,获取舰船自动识别系统中的舰船运行轨迹数据,在舰船自动识别系统中,舰船运行轨迹数据的存放形式是日志文件,因此对系统中的日志文件进行挖掘,基于物联网技术对挖掘数据实施预处理,通过StopT-CB算法划分舰船运行轨迹以剔除停留点,便于进行异常点的识别,通过网格划分实现舰船运行轨迹的异常点识别。为了证明基于物联网技术的舰船运行轨迹异常点识别方法的运行轨迹检测性能更好,将传统舰船运行轨迹异常点识别方法与该方法进行对比实验,实验结果证明该方法的运行轨迹检测性能优于传统方法。     

基于人工智能技术的船舶航迹点生成算法

利用栅格法构建海洋环境数据模型作为船舶航迹点生成的模拟图.在此基础上将航行距离最短与航行障碍物最少作为目标构建船舶航迹点生成数学模型,使用自适应交叉概率与变异概率优化鱼群算法,使用优化后的鱼群算法确定船舶航迹点生成数学模型的最终解,获取最佳船舶航迹点.经过试验分析,该算法能够准确生成船舶航迹点,与同类算法相比具有明显优...     

基于人工智能技术的船舶主悬架动态性能分析

为提高船舶的航行稳定性,可将汽车制造领域中应用的悬架系统引入到船体上,从而使船体变为车轮,驾驶舱变为车身,悬架与船体和船架分别连接.悬架系统中的减震器能够减弱船舶受到的冲击荷载,由此产生的振动也会随之衰减,船舶的行驶性能从而得到改善,因振动减小,乘坐的舒适度大幅度增加.悬架系统原本是用在汽车中,在船舶上应用时,需要分析...     

基于人工智能技术的船舶冷链物流监控系统

在目前的冷链物流监控系统中,往往采用单一数据采集节点,无法实现对较大冷链物流仓的多位置的数据监控。因此提出人工智能技术的船舶冷链物流监控系统设计。在监控系统的硬件选择上选择了S3C2440微处理器作为系统处理元件,并使用LM2596-ADJ供电电路来进行供电,设计调理电路来进行传感器信号的整合调理。在软件设计上,建立冷链物流模型作为监控基础参考,运用人工智能技术来对多数据节点数据进行识别和整理,完成监控系统设计。为了验证设计系统可行性,采用某货运船舶中的冷链物流仓进行系统测试,实验结果显示,设计系统工作结果满足设计初衷,证明设计系统的可行性。     

船舶AIS中基于自适应神经网络人工智能的路径搜索技术研究

相对于陆地货物运输和航空运输,海上航运具有成本低、安全性能高、运量大等优点,已经成为现代世界商品交流与贸易的最主要途径。为了进一步提高海上航运的效率和安全性,本文针对船舶AIS系统的航线与路径搜索技术进行了深入的研究。船舶AIS系统是一种船舶自动识别系统,在船舶管理、航线调度等领域发挥着重要的作用。本文首先介绍了自适应神经网络算法,然后基于该智能算法开发了一种船舶AIS的智能路径搜索技术,并介绍了该技术的原理和工作流程。     

基于人工智能的舰炮装备发展构想

人工智能技术的迅速发展为其在军事上的应用奠定了基础,舰炮武器装备是集机、电、液、气、光等技术于一体的复杂系统。本文基于人工智能技术的发展提出舰炮武器装备在自动化的基础上发展智能化的构想,描述了智能舰炮装备的作战流程和主要技术特征,分析了发展智能舰炮装备需解决的战场态势智能感知与评估、最佳供弹路径规划、舰炮智能控制等主要关键技术。     

基于人工神经网络的舰船稳定性分析

船舶在海上经常受到风浪流雾等不可估测因素的影响,控制船舶的稳定性非常重要。本文通过分析单个人工神经元PID控制和多个神经元PID控制方式设计基于人工神经网络PID控制算法,并将此算法应用于船舶稳定性控制。仿真实验说明,人工神经网络应用于船舶稳定性控制的有效性和准确性。     

基于超导技术的舰船动力系统

超导体在超导状态下可以产生大电流和强磁场,该特性应用于舰船动力系统能够明显改进动力系统的推进效能。介绍了舰船超导推进技术的原理,并且与传统舰船动力系统进行对比,最后指出了基于超导技术的舰船动力系统的优越性。