基于VR技术的船舶航行视景数字化三维建模

以船舶航行提供可视化数字化视景为目的,提出基于VR技术的船舶航行视景数字化三维建模方法。通过采集地形数据、电子海图、三维实拍等资料,建立船舶视景模型文件、标物视景模型文件。使用3D MAX三维建模软件构建水面与陆域物标的三维模型,通过VR技术中Creator软件建立地形地貌模型。使用3D MAX三维建模软件建立船舶三维模型,并对模型进行网格重建、纹理映射以及组合渲染,从而得到完整的船舶航行视景数字化三维模型。实验表明,该方法可有效建立船舶、地标物三维模型,具有较好的船舶网格模型重构能力,可有效呈现船舶右回旋时航行视景数字化信息,应用效果较为显著。     

遗传神经网络算法在船舶碰撞危险度确定中的应用

为提高船舶航行安全性,首先建立船舶碰撞危险度评估模型,并结合神经网络算法对特定的水域进行危险度模型拟合,获得较为准确的船舶碰撞危险度模型。基于Matlab软件对建立的模型进行编程计算。本文建立的船舶碰撞危险度模型经过50次误差训练后达到了较高的拟合精度,获得较好的效果,可为提高船舶航行安全性提供参考。     

船舶航向非线性控制的数学模型与分析

传统的船舶航向控制模型存在着航向控制精确度的缺陷,为此提出船舶航向非线性控制数学模型研究与分析。建立船舶航向分析坐标系对船舶航向参数进行确定,根据确定的参数建立船舶航向非线性运动数学模型,以上述模型为基础采用粒子群算法对船舶航向非线性控制程序进行编写与执行,实现了船舶航向非线性控制数学模型的建立。通过实验得到,建立的船舶航向非线性控制数学模型航向控制精确度比传统模型高出30.8%,说明建立的船舶航向非线性控制数学模型具备极高的有效性。     

航运信息网新版启动

“航运信息网”(www.csi.com.cn)新版上市了,这是从浙江船舶交易市场传来的好消息。改版后的网站以全新的面貌和专业化的运作模式更好的服务于广大航运客户。“航运信息网”1999年成立于浙江舟山,当初浙江船舶交易市场建立该网站的目的是,建立网上无形市场,使船舶买卖实现有形市场和无形市场结合,建立信息发布和查询平台,逐步实现网上交易。以船舶买卖为主,在现场入场交易的同时,能通过互联网发布和收集各类船舶买卖信息,在网上实现船舶信息的即时传递。但是,随着中国港口开发加快和航运业的迅猛发展,行业电子化应用程度的提高对网站的内容…     

升船机船厢卧倒门启闭方式对厢内船舶系缆力的影响*

结合思林、岩滩等升船机承船厢卧倒门不同启闭方式下船舶系缆力模型试验资料,通过概化模型对升船机承船厢卧倒门启闭过程船舶受力影响因素进行分析,提出了承船厢启闭过程船舶纵向系缆力计算方法。利用建立的系缆力计算方法,对保障升船机船厢内船舶系缆安全的卧倒门启闭速度及对接水位差标准进行探讨,提出相关建议。     

升船机厢内船舶最大纵向系缆力的计算模型

尝试运用人工神经网络原理，建立卧倒门启闭时升船机承船厢内船舶所受最大纵向系缆力的计算模型（NNCM－MLHF－SLC－TGO）；根据岩滩升船机和三峡升船机的模型试验资料对网络模型的性能进行了测试，结果表明，所建立的神经网络计算模型可用于船舶所受最大纵向系缆力的初步预测；同时为升船机承船厢水动力学的研究提供一种新的方法和途径。     

基于交通波理论的混合水域通航效率研究*

为研究船舶在混合水域内船舶靠离泊作业对其航道通航效率的影响,以交通波理论为基础,结合船舶交通流特 性,建立了混合水域船舶交通流波动模型,进而解释船舶靠离泊作业时船舶交通流的集聚和消散过程,根据船舶交通量、 航速、船舶流密度和靠离泊作业时间,建立混合水域干扰影响范围与时间计算模型。以福姜沙南水道为例进行模型验证, 进行安全条件下的混合水域船舶通航效率量化研究。     

神经网络在船舶主柴油机建模中的应用

该文研究用BP神经网络建立船舶主柴油机模型的方法,并对BP算法进行了改进,提出了一种动态优化学习率的方法,对6L80MC柴油机实际数据用BP网络进行计算的结果表明,该算法能有效地建立船舶主柴油机模型。该模型已成功用于船舶主机遥控仿真系统中。     

船舶回转降速回归分析

船舶可操纵性对船舶航行安全性具有重要影响。为了提高船舶可操纵性,本文首先建立了船舶动力学模型,对整个船舶回转空间进行离散,得到了不同回转角、回转方向情况下船舶速度损失系数。采用多项式模型对船舶回转降速进行了回归分析,获得了较好的计算精度,并且计算量较小,可为船舶操纵提供参考。     

干扰力作用下船舶航行动力学特性数学建模研究

船舶航行过程中受到的干扰载荷主要包括风载荷、波浪力、抛锚外载荷等。为了提高船舶航行安全性,本文对船舶在外界干扰载荷作用下的动力学特性进行深入研究,基于拉格朗日动力学理论建立船舶在干扰载荷作用下的航行动力学模型。基于Matlab软件与船舶航行动力学模型,计算得出船舶航行动力学响应。结果表明:本文建立的动力学模型能够有效预测船舶动力学响应,可为工程设计提供参考。     

支持向量机回归算法在船舶磁场推算中的研究

船舶航行中会遇到复杂的外界环境,其中磁场环境的变化对航行状况具有重要的影响。而船舶内部大量的电力系统会产生复杂的磁场分布。在建立的船舶磁场分布模型中,传统的基于磁场检测后的逆向拟合方法精确度不高。因此可以根据实验室的测量数据建立基于支持向量机回归算法的船舶磁场模型。在该模型中,预测的磁场分布具有更高的精度和复杂度,并且可以对磁场的动态变化进行预测,建立船舶磁场的时变模型。     

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。     

基于性能退化模型的船舶部件视情维修决策优化

与定期维修策略不同,在视情维修策略下安排船舶部件的维修活动,能够提高船舶部件运行可靠性,降低维修成本。而掌握船舶部件的性能退化规律,是对船舶进行视情维修决策优化的前提。针对上述问题,文章建立了基于维纳过程的船舶部件性能退化模型,以此为基础,研究了船舶部件的视情维修策略,建立了视情维修决策优化模型,并通过实例,对视情维修决策优化模型的有效性进行了验证。     

船舶通信软件的可靠性评估

船舶通信软件的可靠性与多种因素有关,同时具有多种变化特点,当前采用单一方法无法对船舶通信软件的可靠性进行客观、科学评估,导致船舶通信软件的可靠性评估偏差比较大,为了提高船舶通信软件可靠性评估的准确性,设计了基于组合模型的船舶通信软件可靠性评估方法。首先分析船舶通信软件可靠性评估进展,建立船舶通信软件可靠性评估指标,然后采用灰色模型对船舶通信软件可靠性进行评估,并采用多项式神经网络进行船舶通信软件可靠性评估,最后两者的船舶通信软件可靠性评估模型进行科学融合,输出船舶通信软件可靠性评估结果,并进行船舶通信软件可靠性评估仿真分析。组合模型的船舶通信软件可靠性评估正确率要高于单一灰色模型和多项式神经网络的评估正确率,船舶通信软件可靠性评估结果更加客观,为船舶通信软件可靠性研究提供一种新的方法。     

船舶安全管理决策的多目标信息效用模型研究

根据船舶安全管理决策的复杂性,运用多目标效用理论,构建了船舶安全管理决策的多目标信息效用模型,并以船舶适航性和经济效益为目标,对所建立的模型进行验证,表明其科学性和合理性。该模型的建立对于理顺安全管理决策多目标之间的关系,实现船舶安全管理决策的科学化,具有十分重要的现实意义。     

基于云模型的舰船动力定位控制系统设计

船舶动力定位控制是保证船舶平稳运行的关键。本文首先研究了云模型理论,对云模型控制进行深入分析,在船舶动力定位系统数学模型和云模型的基础上,建立了动力定位云模型控制器,并且利用基于遗传算法的粒子群算法进行控制因子的优化,最后进行控制系统仿真,实验结果表明,本文算法能够对船舶动力定位起到很好的控制作用。     

操舵模拟系统建模

分析了风和水流对船舶操纵性能的影响,研究船舶对操舵的动态响应．建立了在风和流共同作用下船舶操纵系统的动力学模型,用于模拟船舶在操舵后的运行状况。同时通过回转性实验对该模型进行了验证。     

基于故障树的船舶机电系统的可靠性评估

船舶在航行的过程中,机电系统安全性直接关系到船舶的航行安全。在对船舶机电系统可靠性进行评估时,传统的评估方法由于自身的缺陷,导致在对船舶机电系统可靠性进行评估时存在很多问题。目前,故障树模型可靠性综合评估方法引起了人们的重视。在船舶机电系统可靠性评估中,通过建立故障树评估模型,能够更好地对船舶机电系统进行可靠性评估。     

船员综合素质指标量化模型

为提高航运企业经济效益和船舶航行安全性，根据不同技术参数的船舶对船员的实际技术要求建立船舶需求系数模型，针对船员个人情况建立员工素质模型，并为各类船舶对船员需求素质内容赋予不同的权重，在对船员各项素质指标进行量化的基础上，借助计算机辅助功能，为船舶制订最优船员调配计划。     

基于航行数据的船舶航行油耗模型建立方法

准确评估船舶的能效表现是研究船舶性能、优化船舶能效的基础。为准确评估船舶航行状态对船舶航行油耗的影响和船舶的能效表现,以某超大型散货船为研究对象,基于船舶智能能效综合管理系统获取大量船舶航行数据,通过数据处理和特征工程找出影响船舶航行油耗的因素,采用人工神经网络建立船舶航行油耗模型。采用该模型预估船舶在一段航程中的总油耗量,验证该模型在评估船舶航行状态对船舶航行油耗的影响方面的有效性。此外,采用该模型对航程和转速进行优化,验证该模型对能效优化的可行性。