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精确估计船舶航行阻力能够有效节省航行燃料,传统的阻力估计模型不能完全考虑风浪对船舶阻力的动态影响,导致模型的估计数值与实际值偏差较大、模型可信度低,不能用于估计风浪对船舶航行的阻力。针对以上问题,研究了大浪条件下船舶航行阻力估计的数学模型,利用插值三次B样条曲线对船舶受力面进行网格划分。积分计算船舶静水航行时受到的静水航行阻力。将风浪对船舶的作用视为动态增阻,以平均增阻量估计船舶受到的风浪阻力。计算静水阻力与动态增阻之和,即为船舶在大浪条件下受到的阻力,完成对模型的设计。在3种风浪条件下,进行与传统阻力估计模型的对比实验。结果表明,设计的模型在大浪条件下估计值与实际值的偏差是传统模型的1/50,即设计的模型估计的数值更精确,模型计算值更可信。 相似文献
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为解决因船体碰撞而造成的航行轨迹偏离问题,提出船舶航行轨迹的实时检测与校正数学模型。通过分析内河航道特征的方式,处理各航迹间的分区关系,完成船舶航行轨迹的实时检测关系定义。在此基础上,提取必要的航行轨迹节点,按照微簇特征向量的确定原理,计算校正时间复杂度的实际数值,完成船舶航行轨迹的实时检测与校正数学模型研究。对比实验结果表明,与Spark检测手段相比,应用新型数学校正模型后,轨迹点的定航偏向系数降低至1.36,避免了因船体碰撞而造成的船舶航行轨迹偏离行为。 相似文献
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以保障船舶以既定航线航行为目的,研究基于可视化编程环境的船舶航行参数优化方法。该方法将Dynamo参数化设计平台作为船舶航行参数优化的可视化编程环境,并从船舶航行时航向控制参数和航行速度参数角度出发,分别构建船舶航行航向控制参数优化模型和船舶航行航速优化模型。分别设置2个模型的约束条件,依据约束条件求解2个模型,得到最佳船舶航向控制参数和航行速度参数。将这些参数输入到可视化编程环境Dynamo参数化设计平台内,该平台启动船舶参数驱动程序代码,通过Revit软件呈现船舶航行参数优化的可视化场景。实验表明,该方法应用后可保障船舶沿着既定航线航行,降低船舶舵角变化区间,应用效果较好。 相似文献
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《舰船科学技术》2017,(4)
在多船舶同时行进航道水上交通网络中,船舶拥堵容易导致水上安全事故,需要进行水上航道船舶航行调度。本文针对当前调度模型的吞吐量低,时滞较大的问题,提出一种基于船舶航行流量分簇预测的多船舶同时行进中的调度数学模型。构建多船舶同时行进的通行流量的信息感知模型,采用RFID标签识别技术进行船舶航行流量的数学统计,构建船舶进出港的交通态势预测多元状态方程,以历史测量信息作为先验统计量对方程进行优化求解,实现船舶航行流量分簇预测,以此为信息统计量进行交通调度。仿真结果表明,采用该模型进行多船舶同时行进调度,能提高单位时间内的航道通行量,且对航道船舶流量的预测精度较高,调度的时间开销较小。 相似文献
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为了船舶航行安全,探讨船舶航行安全主要影响因素,针对性采取措施是船舶航行安全的关键。本研究采用协同学(Synergetics)理论方法,构建船舶海上航行安全模型;运用船舶航行安全运动力学对船舶海上航行安全主要影响因素,导致船舶处于危险局面的因素C和处于安全情形的因素E之间相互转换的规律做出了进一步的探讨,并通过动态动力方程,推导出C和E之间的转换概率流方程,分析出了对某类型船舶处于不同航行动态对应某一船时的定态求解结果,对海上交通安全监管机关、船公司和船舶加强管理,保障船舶海上航行安全,提供理论支持。 相似文献
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为考察航行状态等动态环境对人员行走速度的影响,文中设计了实船人员行走速度测试表。针对一艘实船进行了测试,通过对比航行状态下客船与陆上建筑的人员行走速度,得出船上人员在甲板走廊、楼梯处的人员行走速度的大致范围及船上人员行走速度的影响因素。船舶平稳运行时,整体船上人员行走速度慢于陆上,约慢10%。结论为客船的人员疏散分析提供一定的基础支撑。 相似文献
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张霁 《中国远洋航务公告》2013,(5):35-37
船舶航速不断降低,运力闲置,船体生长污损的风险增大,影响船舶燃油消耗和使用寿命,中远佐敦SeaQuantum UltraS可以很好地解决这一问题。2012年,全球海运市场经历了最为艰难的一年,步入2013年,需求不足、运力过剩继续困扰市场,大量运力闲置。集装箱船方面,根据Lloyd’s List Intelligence统计,4月第一周闲置集装箱船规模为705,994TEU,同比大幅上升34%,占全部集装箱船队的4.3%以上, 相似文献
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利用GPS测试船舶航速的算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
简要介绍了GPS的定位原理和测速原理,并对利用GPS测试船舶航速的四种算法进行了说明.在多个船舶航速算例的基础上,进行了分析并得出结论. 相似文献
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舰船航行速度具有十分强烈的非线性变化特点,而当前舰船航行速度建模方法均只考虑其线性特性,使得舰船航行速度预测错误很大。为了提高舰船航行速度预测精度,提出一种航行速度预测的非线性建模方法。首先采用舰船航行速度的历史样本数据,建立舰船航行速度预测的训练样本集合,然后引入回声状态网络对舰船航行速度训练样本的变化规律进行描述,建立舰船航行速度预测模型,最后采用具体舰船航行速度数据对非线性建模性能进行测试。本文建模方法可以捕捉舰船航行速度强烈的非线性变化特点,舰船航行速度预测错误小,舰船航行速度预测精度要小于当前线性建模方法,而且降低了舰船航行速度建模的时间,具有比较显著的优越性。 相似文献