虚拟环境下船舶安全航行路径智能规划仿真

为使驾驶员能够识别出航道存在的危险,确保船舶航行安全,研究虚拟环境下船舶安全航行路径智能规划仿真方法。在虚拟环境下,基于船舶航道高程信息,利用连续极小泛函序列方法获取船舶航行航道等距网格数据,利用对象图像渲染引擎处理航道网格数据,得到航道地形模型。利用Solid Works软件,通过创建基准面、生成船舶船体型线以及构建船体曲面模型等过程生成船舶三维模型。根据生成的航道地形模型与船体模型,提出适用于三维空间路径规划的空间分层路径规划方法,通过逆向逐步搜索路径过程得到船舶安全航行路径规划结果。实验结果显示,该方法生成的航道地形与船体模型较为完善,路径规划过程中能够有效躲避固定障碍物与移动障碍物,既保障船舶航行安全性又确保航程最短。     

冰区航行船舶冰阻力研究方法综述

船舶在冰区航行时的冰阻力性能一直是国内外关注和研究的重点。冰阻力的研究主要集中在经验方法、数值模拟和实验研究三个方面。同时,由于冰区船舶在航行过程中频繁地与冰层或浮冰产生碰撞,海冰的材料结构和力学性质对冰阻力的研究有重要影响。文章从冰的物理力学特性出发,简要回顾几种重要的冰本构关系模型及其适用性;并从经验方法及试验与数值模拟相结合两个角度,回顾和讨论浮冰区和平整冰区中船舶的冰阻力性能研究进展;最后,基于研究现状提出尚需进一步解决的问题。文章旨在介绍冰区船舶冰阻力性能的研究进展,望能为后续冰阻力研究提供参考。     

基于改进蚁群算法的船舶冰区航行路径规划

在北极航道开通的背景下,针对在冰区航行环境中船舶航行路径选择的特殊性,通过改进蚁群算法提高船舶航行路径的规划效果。综合考虑航线距离、航行操作复杂度和流冰规避在内的冰区航行路径影响因素,建立路径选择多目标规划模型,结合人工势场法对蚁群算法进行改进,通过人工势场法获得初始路径和节点间距离因素构造启发信息,并以电子海图为基础建立海冰覆盖率分别为30%和50%情况下的冰区航道环境栅格模型,将算法应用在栅格模型中对算法进行验证。结果表明:该算法实现简单,规划的路径优良,能够有效地满足船舶在冰区复杂环境中航行路径规划的需要。     

基于神经网络精准规划船舶航行路线的算法

船舶航行中精准规划航行路线,合理避开障碍物是安全运行的关键。为此,设计一种基于神经网络精准规划船舶航行路线的算法。利用遗传算法优化神经网络权值,建立基于神经网络的船舶航迹预测模型,在模型内输入船舶航向与航速,输出船舶经、纬度差,即船舶航迹预测结果,依据该结果,获取船舶航行时路线规划环境;依据马尔科夫决策过程,得到路线规划最佳策略网络,通过深度强化学习神经网络确定最佳策略,在该网络内输入路线规划环境预测结果,确定规划策略内船舶执行动作,完成航行路线精准规划。实验证明：该算法可精准预测船舶航迹;在不同水域及场景下,均可精准规划航行路线,确保航行时无碰撞危险,降低航迹点平均距离偏差。     

复杂海面环境下船舶航行最优路径规划数学模型

以保障船舶安全航行为基础,以提升船舶续航能力为目的,研究复杂海面环境下船舶航行最优路径规划数学模型。利用概率路图法将船舶航行的、具有复杂海面环境特征的全局海域环境转换成离散空间,采用连接采样点获取离散空间若干条由初始点至目的点的路径,生成路线图。依照某船舶航行性能评价指标,构建航行路线图中的最优路径规划数学模型,考虑复杂海面环境设定地形与威胁约束、船舶转弯角度约束以及路径平滑度约束等。采用基于震荡型入侵野草优化算法求解数学模型,在所构建的路线图内获取一个符合标准的解向量,即最优路径规划结果。实验结果显示,该模型能够有效获取最优路径规划结果,以能耗最低为船舶航行性能评价指标时更利于船舶续航。     

基于参数化设计的浮冰区船舶冰阻力研究

基于Voronoi图采用参数化设计工具对不规则几何形状的浮冰开展参数化建模,参照真实冰区测量信息,利用遗传算法对浮冰尺度概率分布开展了优化研究。考虑不同浮冰尺度范围,采用有限元方法对船舶在浮冰区航行的冰阻力进行了数值计算。研究发现:大尺度浮冰相对于小尺度浮冰而言,破碎更为剧烈;优化浮冰尺度概率分布的冰阻力峰值总体而言大于优化前,平均值则较小;数值计算结果在较大浮冰尺度范围内与经验值较为吻合,浮冰阻力平均值随浮冰平均尺度增大呈负指数幂函数减小趋势。文中提供了一种对浮冰尺度概率分布进行校正和优化的方法,对船舶在浮冰区的阻力预报具有一定参考价值。     

基于SPH-FEM算法的浮冰-水-船耦合作用数值模拟方法

针对计算机模拟极地船舶在冰区航行过程中同时受浮冰与海水影响的非线性与随机性等特点,本文将光滑粒子流体动力学与有限单元法耦合算法应用于某LNG船在冰水池试验航行时与浮冰碰撞的动态过程仿真中。阐述其耦合算法的基本理论与实现方法,模拟船舶航行过程中遇到不同密集度的浮冰工况,分别监测船体所受冰阻力的数值,观察浮冰运动情况,分析LNG舶与各密集度浮冰碰撞时阻力随时间变化规律,与经验公式比较。结果表明,该耦合算法模拟的LNG船航行于各浮冰工况符合真实情况,结果具有较高精度,为后续极地船舶的冰载荷研究提供了有力依据。     

基于曲线拟合的船舶航行路径长度预测研究

针对传统船舶航行路径长度预测方法存在路径长度预测性能较差的问题,设计一种基于曲线拟合的船舶航行路径长度预测方法。针对船舶航行路径实施环境建模,以处理和获取空间船舶航行路径的环境信息。利用构建的环境模型确定船舶航行路径的代价函数,函数中包括过大转弯角个数函数、平滑度函数与航程函数3个因素。根据船舶航行路径代价函数,基于曲线拟合对船舶航行路径长度进行预测,首先需要基于曲线拟合对船舶航行路径长度进行量化,接着通过明示距离法对船舶航行路径长度进行预测。为了证明基于曲线拟合的船舶航行路径长度预测方法的路径长度预测性能较强,将传统船舶航行路径长度预测方法与该方法进行对比实验。实验结果证明该方法的路径长度预测性能优于传统方法,实现了性能突破。     

风力助航在船舶航行中的优化建模研究

首先介绍风力助航船舶航行优化的原理,从原理出发描述燃料最省的航行路线模型建立方法,并且通过实验仿真说明风力助航船舶航线与风向和航速有关。在此基础上通过优化准则得到最优的目标函数,实现了风力助航船舶的最优路径。     

中国新型极地考察船冰载荷预估研究

本文针对中国新型极地考察船所受冰载荷进行了研究,其中包含了平整冰阻力和浮冰碰撞力.对于船舶设计者和建造者来说,船舶冰载荷的预估非常重要.本文采用经验公式方法计算了该船在平整冰中航行的冰阻力,并且与模型试验结果进行了对比.结果显示,计算和试验结果中的冰阻力都随船舶航行速度的增大而增大,经验公式方法可以预测出合理的平整冰阻力.通过计算得到了该船的性能曲线,即该船在不同厚度平整冰中航行所能达到的速度.此外,本文还考虑了该船与圆形浮冰之间的三维斜向碰撞问题,采用解析方法评估了浮冰对船舶的撞击力,研究了撞击位置、法向框架角度以及浮冰尺寸对碰撞力的影响.基于计算结果,本文就冰载荷的预测进行了讨论并提出了一些建议.     

改进遗传算法的船舶航行路径规划方法

船舶航行环境十分复杂,路径规划是保证船舶智能航行的基本技术,针对当前船舶航行路径规划方法存在搜索最优路径速度慢、得到最优路径质量差等缺陷,设计了基于改进遗传算法的船舶航行路径规划方法。首先对船舶航行路径规划原理进行分析,构建船舶航行路径规划的建模环境,然后产生船舶航行路径规划的可行解,引入改进遗传算法模拟生物进化机制对船舶航行路径规划可行解进行分析,搜索到最优的船舶航行路径规划方案,最后在Matlab 2017平台上进行了船舶航行路径规划仿真测试。改进遗传算法不仅能够在有效时间内找到最优的船舶航行路径规划方案,让船舶航行路径十分安全,能够有效避开所有障碍物,而且找到船舶航行路径规划方案的迭代次数明显减少,是有一种有效的船舶航行路径规划方法。     

Path planning method for unmanned surface vehicle with controllable distance from obstacles北大核心CSCD

[目的]为了解决水面无人艇(USV)路径规划中安全性和平滑性方面的问题,提出一种与障碍物距离可控的USV路径规划方法。[方法]首先,结合雷达图像生成栅格化环境信息,利用维诺场算法(VFA)为每个栅格添加危险势场并建立航行界限;其次,建立与航行界限关联的危险度函数对A^(*)算法的评价函数进行改进,利用改进的A^(*)算法进行路径规划;最后,针对航行路径转向角较大的问题,采用梯度下降法(GDM)进行航行路径的平滑处理,得到满足USV实际航行要求的连续平滑路径。[结果]仿真结果表明,所提路径规划方法通过设置不同的航行界限可以实现路径与障碍物之间距离的控制且平滑性符合航行要求。[结论]该方法在USV路径规划过程中具有一定的合理性和有效性,可为USV自主避障决策提供参考。     

船舶冰区航行风险分析及安全建议

从船体结构、机械设备、船舶性能、船员保护等不同角度分析船舶在冰区航行面临的风险,阐述船舶开航前的安全措施和在冰区航行期间的注意事项,提出海事机构保障冰区船舶航行安全的具体措施,供冰区航行船舶和海事机构参考。     

海难再次提醒我们注意冰区航行

结合“埃德蒙顿”号在白令海冰困遇难的教训,建议船舶应谨慎进入冰区;同时对从事冰区航行的船舶应做的准备、冰区航行的方法以及冰困后的救助措施进行了论述。     

基于多维度数据挖掘的船舶最优航线生成研究

为了使船舶以最佳航线到达目的地,研究基于多维度数据挖掘的船舶最优航线生成方法。通过官方电子海图挖掘海域港口、陆地物标等多维度坐标数据后,使用改进随机路径图算法生成船舶初始无向路径网络图后,从航行安全距离和航线目的地潮汐时间维度,设置最优航线生成指标。依据该指标和初始无向路径网络图,利用改进和声搜索算法生成最优航线。实验结果表明：该方法可有效生成船舶初始航线路线和最优航线,生成的最优航线适应度数值较高,实际应用效果好。     

基于Q-Learning的无人驾驶船舶路径规划

为实现无人驾驶船舶在未知环境中自适应航行,建立一种基于Q-Learning的无人驾驶船舶路径规划模型。应用基于马尔科夫过程的Q学习算法,分别就环境模型、动作空间、激励函数及动作选择策略4大要素建立模型,设计激励函数,规划最优策略,使得无人驾驶船舶路径规划过程中所获奖赏最大;利用python和pygame平台建立仿真环境,仿真结果表明,该方法可有效地在未知环境中规划出较优路径及成功避让多个障碍物。     

冰载荷空间分布对舷侧结构响应的影响

极区船舶与浮冰发生碰撞时,冰载荷压力并不均匀,主要分布于结构与浮冰接触的中心区域,这与冰区加强区域结构设计和强度校核采用均布压力作为设计载荷并不一致.参考真实压力分布,以实测压力分布形式离散模拟冰载荷,形成考虑空间分布的冰载荷加载方法.建立舷侧结构有限元模型,分别以均布和考虑空间分布的离散方式将基于能量法计算所得冰载荷作用于舷侧,同时考虑不同浮冰形状和作用位置对空间分布的影响.结果 表明,冰载荷的空间分布对结构响应结果的影响较大,其中浮冰形状为楔形,且作用位置为板格中心的加载工况最为显著.研究过程与结论可为极区船舶设计考虑船冰相互作用时的冰载荷加载方式提供参考.     

基于改进蚁群的智能船舶全局路径规划方法

船舶路径规划是指在特定的海洋环境下,按照一定的寻优策略,给定出发点和目标点,完成船舶航行所需求的航线规划。本文依据改进的蚁群算法进行智能船舶路径规划,基于对障碍物膨化处理后的栅格地图,针对经典蚁群算法局部最优问题,加入了状态自适应调整,信息素自适应更新和拐角处理策略,在提高算法收敛速度的同时保证了所得路径的平滑性及安全性,实现了智能船舶的安全、经济航线规划。     

不同类型层冰载荷作用下船首结构响应研究

由于北极地区冰情复杂,分布着大量无规则浮冰,因此极地运输船在航行过程中难免会与冰区浮冰发生碰撞,引起船体结构响应。本文基于Ls-dyna软件构建船水冰全耦合模型,对极地运输船舶与规则层冰和不规则层冰发生碰撞分别开展数值模拟,对冰厚和航速2种不同工况条件下的船首结构损伤变形及碰撞力均值进行对比分析。研究发现,不规则层冰载荷下引起的船体结构响应更为剧烈,碰撞力均值更大,为北极冰区运输船的航行安全提供了参考。     

规则约束下基于深度强化学习的船舶避碰方法

为减少因人为操作不当导致的船舶避碰事故,提高船舶航行的安全性,提出一种基于深度Q网络(Deep Q Network, DQN)强化学习方法的船舶智能避碰算法。依据船舶间实时获取的航行状态信息,从全局角度构建智能避碰算法深度强化学习状态集;在对《国际海上避碰规则》(International Regulations for Preventing Collisions at Sea,COLREGs)进行充分理解的基础上合理量化部分COLREGs,综合考虑航向跟随、船舶碰撞和规则符合等因素,设计船舶智能避碰DQN算法奖励函数,保证避碰决策安全有效且满足避碰规则的要求。分别针对两船和多船会遇场景进行仿真试验,结果表明:该方法可使船舶在COLREGs的要求下有效避让来船,为船舶智能避碰技术的研究提供参考。