基于数据挖掘的船舶入侵数据建模方法

在船舶入侵数据建模过程中,入侵特征和入侵数据检测模型参数均对船舶入侵数据建模效果产生影响,而当前船舶入侵数据建模方法没有考虑入侵特征和入侵数据检测模型参数之间的联系,这样无法建立有效的船舶入侵数据检测模型。为了克服当前船舶入侵数据建模方法存在的缺陷,以改善船舶入侵数据建模的整体性能,提出基于数据挖掘的船舶入侵数据建模方法。首先分析当前国内外船舶入侵数据建模的研究现状,找到入侵特征和入侵数据检测模型参数之间的联系,然后引入数据挖掘方法对入侵特征和入侵数据检测模型参数之间联系进行建模,找到两者的最优组合,然后根据最优入侵特征和入侵数据检测模型参数建立入侵数据检测模型,并与其他入侵数据建模方法性能进行对比测试。测试结果表明:本文方法获得的入侵数据特征更优,入侵数据检测时间更短,根据最优参数获得更高正确率的入侵数据检测结果,是一种可信度高的入侵数据建模技术。     

大数量船舶舱室的三维参数化设计研究

船舶舱室设计工序繁琐,数据庞杂,设计过程中需要对船舶舱室参数的迭代数据不断更新,易造成数据混乱、重复建模等问题。为了更好的对大数量船舶舱室设计方法进行完善,结合三位参数化复合数据结构、对船舱三维参数设计方法进行优化,结合机舱数据特点对船舶机舱数据结构进行分析后,设计船舶机舱三维参数模型。最后通过实验检测证实,大数量船舶舱室的三维参数化设计可有效实现扩大船舶机舱面积和舱容,及时自动更新船舶舱室三维数据参数,快速精准的对船舶舱室进行建模的设计目标。     

马鞍山通航水域船舶污染现状分析

船舶污染物排放是水域污染的一大来源,直接或间接地污染了环境,损害了生物资源和水体生物的多样性、危害人类健康、妨碍农业灌溉、渔业养殖及旅游等行业的发展。文中主要介绍了马鞍山通航水域的基本情况,阐述了船舶及相关行业对水体造成污染的途径,分析了马鞍山辖区水域污染得不到有效治理的原因,并提出了有效减少船舶行业对水体污染的几点建议。     

多船并行航行轨迹精准控制算法研究

传航行轨迹精准控制算法在多船并行情况下,由于计算中没有区分航线航向,造成航行精准度较低,为此提出多船并行航行轨迹精准控制算法。构建船舶轨迹精准控制模型,根据船舶航行目的生成船舶运行轨迹,以实际航行轨迹为基础计算船舶定位航线,分别计算船舶直线航行控制轨迹以及曲线航行控制轨迹,完成多船并行航行轨迹精准控制算法设计。设计仿真实验,通过模拟使用环境,将提出算法与传统算法进行比较,实验结果表明提出方法计算的航行精准度更高,证明研究方法具备有效性。     

船舶垃圾污染及其危害

目前,海洋环境污染形势日趋严重,呈现出扩散范围大、污染源广、持续性强、危害重大、控制复杂的污染特点。而船舶垃圾污染是船舶在正常营运中对海洋环境造成污染的重要组成部分。文章对船舶垃圾的产生、船舶垃圾的分类以及船舶垃圾污染对海洋环境造成的危害进行了分析和讨论,并提出了防止船舶垃圾污染海洋环境的方法。     

舰船尾迹建模与电磁散射研究

船舶在行进过程中,由于螺旋桨和船体的作用,水体会产生随机的尾迹波浪,这些波浪的存在会直接影响到船舶的航行安全,对舰船的隐蔽性造成潜在的威胁,因此本文主要研究了在电磁散射条件下的舰船尾迹模型,从而为其控制参数的优化提供解决方案。文中首先对舰船的一般性尾迹进行数学建模,然后对尾迹数据进行离散化的处理,从而方便从不同的角度对尾迹的形态进行研究,接着通过提取尾迹的电磁散射特征,建立尾迹散射的优化模型,最后通过实验数值的模拟,进一步优化控制矩阵的散射参数。     

突发性水体污染对船舶海上行驶影响建模分析

传统的研究模型在分析突发性水体污染对船舶海上行驶影响这一问题上,建模有效率低,分析结果准确率差。为了解决这一问题,在传统研究的基础上建立一个新的模型,对船舶海上行驶进行坐标系建立,根据动力定位船舶在海上行驶的具体运动状态,建立固定于地表的坐标系与以船舶为重心的形式坐标系,从初始坐标数据中实现对船舶的海上行驶数据的掌控,根据船舶的整体构造进行精准分析,查找其可能出现的海上行驶信息错误位置,检测受到突发性水体污染后的海浪形状,构建模型。实验结果表明,给出的模型能够精准地分析突发性水体污染对船舶海上行驶影响,有效性高。     

船舶电机位置控制方法研究

传统船舶电机位置控制方法只能进行单组电机位置控制,无法实现一种位置控制方法对多组电机位置进行控制,为此提出船舶电机位置控制方法研究。构建船舶电机位置控制模型,通过分项关系构建模型主体结构,建立坐标系使用位置坐标计算,对多组电机控制坐标进行变换,对不同转速下的电机电磁场进行范围把控,保证模型位置控制精准程度;通过坐标位置计算对Clarke变换以及Park变换进行范围局限,实现多组船舶电机位置控制。实验数据表明,设计的船舶电机位置控制方法能够进行多组电机的位置控制。     

基于虚拟现实的船舶航行复杂周围环境图像三维仿真

为提升船舶在复杂航行环境中的安全,提出基于虚拟现实的船舶航行复杂周围环境图像三维仿真方法。该方法使用虚拟现实技术中的Vega Prime虚拟现实开发工具,依据海洋、船舶相关数据与图像,使用Crertor工具建立flt静态三维模型库,从该模型库内导出船舶三维模型所需数据后,使用Vega Prime虚拟现实开发工具的LynXPrime图形界面,对船舶航行复杂周围环境的水体、海浪等进行建模并进行纹理制作后,再通过实时驱动、视景仿真驱动以及仿真交互程序运行,实现船舶航行复杂周围环境图像三维仿真模型的交互。实验结果表明,该方法可有效对船舶航行复杂周围环境的洋流流向、流速、海水温度进行三维仿真。同时也可对船舶航行环境内其他船舶进行红外视景可视化,且应用效果较佳。     

基于神经网络和随机森林的船舶横摇预测

本文针对船舶在随机海浪中的运动,通过分析海浪波能谱、海浪波倾角谱、海浪有效波倾角谱和船舶受力运动,建立随机海浪模型,并用Matlab对海浪波倾角、有效波倾角以及船舶横摇运动进行仿真实验。根据实验数据,采用BP神经网络与随机森林分别及融合预测方法对船舶横摇运动进行预测。通过船舶实际横摇与预测结果对比分析可知,BP神经网络与随机森林组合预测方法更为精准,为船舶横摇预测控制及船舶稳定平台控制奠定了基础。