船舶能效信息采集与远程传输系统设计

为了实现船舶能效数据的采集和实时动态远程监测,采用了无线数据传输的方法实现了位于船舶内部不同位置传感器数据的汇总,制定了统一的通信协议,实现了基于不同通信协议的传感器数据高效采集和传输,提出了基于3G无线网络的船舶能效信息远程采集传输方案,通过实际测试发现该方案达到了预期效果,能够实时观测到目标船舶运行的实时动态数据的变化,同时在远程客户端对无线回传的数据进行了监测、显示和保存,充分说明了该方案的可行性.      

基于元胞传输模型的雨天高速公路可变限速方法

可变限速控制可减小降雨导致的高速公路交通拥堵和事故风险.提出雨天高 速公路可变限速控制策略,对经典的元胞传输模型进行改进,构建适用于雨天可变限速 控制问题的高速公路动态交通流模型;在综合考虑交通安全和效率基础上,建立雨天环 境下高速公路可变限速控制方法和模型.实验结果表明,与固定限速相比,雨天可变限速 控制下高速公路平均速度增加了9.3%,车辆总行驶时间减少了11.7%,相邻路段最大车 速差从17.5 km/h 减小为9.4 km/h,降幅达46.3%,有效地提高雨天环境下高速公路通行效 率和安全性.     

道路交通驾驶行为研究进展及其展望

汽车驾驶行为被认为是导致交通事故的重要原因之一,也一直是交通安全领域重要的研究热点.文中综述面向交通安全的驾驶行为研究进展.对驾驶行为的涵义进行了描述,并将其分成了信息感知、决策和操作、车辆状态表现3个主要阶段,提出了表征3个阶段驾驶行为风险的方法,建立了具体的表征指标.根据所建立指标体系,介绍目前面向交通安全的驾驶行为研究主要内容、所采用的主要方法和手段以及取得的研究成果.通过分析目前研究的主要进展和存在的主要问题,对面向交通安全的驾驶行为研究进行总结,并分析目前驾驶行为研究的趋势.结合目前其他技术的发展情况,提出驾驶行为研究的主要方向,阐述用于研究驾驶行为的新方法和手段,对驾驶行为的研究进行展望.      

冻融循环作用下聚丙烯纤维混凝土的力学性能

通过4组不同配合比聚丙烯纤维混凝土的快速冻融循环试验,测得了不同冻融循环次数后混凝土的抗压强度、纵波波速与动弹性模量,研究了冻融循环作用下不同配合比聚丙烯纤维混凝土的力学性能与损伤量特征,分析了材料性质、材料配合比与冻融循环次数对力学性能的影响。分析结果表明:冻融循环200次后,未掺加引气剂的C30聚丙烯纤维混凝土、掺加引气剂的C30聚丙烯纤维混凝土、未掺加引气剂的C40聚丙烯纤维混凝土、掺加引气剂的C40聚丙烯纤维混凝土的抗压强度损失率分别为46.53%、49.05%、34.56%、37.64%;冻融循环300次后,4组聚丙烯纤维混凝土纵波波速分别降低了8.42%、6.48%、16.72%、11.68%,动弹性模量分别降低了46.54%、35.72%、54.41%、53.72%;冻融循环150次后,C30和C40聚丙烯纤维混凝土损伤量迅速增长,且C40聚丙烯纤维混凝土损伤量高于C30聚丙烯纤维混凝土;在相同的冻融次数下,未掺加引气剂的C40聚丙烯纤维混凝土的损伤量最大;抗冻性能的改善效果从大到小依次为掺加引气剂C30聚丙烯纤维混凝土、未掺加引气剂C30聚丙烯纤维混凝土、掺加引气剂C40聚丙烯纤维混凝土、未掺加引气剂C40聚丙烯纤维混凝土。     

混驾环境下基于主从博弈的多车协同决策规划

在自动驾驶车辆与人工驾驶车辆混行的复杂交通环境中,如何减小驾驶行为截然不同的2类车辆间的复杂相互作用对于车辆行驶安全性、乘坐舒适性和交通通行效率的影响,是当前自动驾驶决策与控制领域亟待解决的关键问题。提出了一个人机混驾环境下人工驾驶车辆与自动驾驶车辆之间的非合作博弈交互框架。首先,综合考虑车辆加速度线性递减的驾驶人纵向操纵特性、差异化配合程度和不同的延迟响应特性,建立人工驾驶车辆的纵向博弈策略。其次,考虑自动驾驶车辆与周围车辆的安全性约束,以及自动驾驶车辆在换道过程中的舒适性和通行效率目标,设计了自动驾驶车辆的纵向博弈策略。然后,基于主从博弈理论对不同混驾环境下人工驾驶车辆与自动驾驶车辆的博弈交互问题进行求解,得到最优的换道间隙和自动驾驶车辆的纵向速度轨迹,并采用模型预测控制方法规划出自动驾驶车辆的横向安全换道轨迹。最后,根据人工驾驶车辆不同配合度和延迟响应时间的差异,设计了多组人机混驾试验工况进行验证。试验结果表明：自动驾驶车辆能够快速准确识别人工驾驶车辆的配合度,选择出最优的目标换道间隙,并与间隙周围的自动驾驶车辆协作来汇入目标间隙。在换道过程中,自动驾驶车辆始终与周围车辆保持安全...     

B型图谱桨参数化建模与水动力分析

螺旋桨是水下设备推进系统中的核心零件，图谱桨是螺旋桨中的一种，其下又细分为B型、Ka型、AU型、MAU型等。其中，B型图谱桨的桨叶截面形状为翼型，相对其它桨型效率较高。在对经典的图谱和B型图谱桨参数研究比较之后，基于PropCad对B型图谱桨进行了优化设计，导入SolidWorks生成三维模型实现了参数化建模，模型是盘面比为35%的三叶B型图谱桨。通过ICEM CFD对三维模型进行了网格划分,网格分为流动域、旋转域两部分。在Fluent中利用MRF模型进行数值仿真计算，模型设置为RNG k-epsilon模型，将仿真计算的结果与螺旋桨水下实际应用效果进行了对比。仿真结果和实际效果一致，证明了此建模方法的准确性、可靠性，同时也证明了此螺旋桨实际应用时水动力性能优越。     

智能船舶技术发展与趋势简述

近年来,智能船舶技术已受到全球造船界与航运界的广泛关注。智能船舶以实现船舶及其配套设备、航行环境的智能化、自主化发展为目标,深度融合传统船舶设计与制造技术以及现代信息通讯与人工智能技术。通过从部分设备智能到全船智能系统、从内河到远洋、从单船智能航行到协同智能编队航行、从人机共融到远程自主的逐步发展,实现其以增强驾驶、辅助驾驶、远程驾驶、自主驾驶等为代表的阶段性功能,最终呈现智能航运新业态。     

船舶航速优化综述

从航速优化模型、油耗预测模型、航速优化模型求解方法与船舶能效管理系统方面, 分析了国内外航速优化研究现状, 探讨了航速优化存在的问题, 并针对这些问题提出了建议。研究结果表明: 在航运市场持续萎靡的情况下, 经济航行将被更广泛应用, 针对航速优化的研究仍然具有重要的意义; 在航速优化模型方面, 目前多集中在以碳排放政策、不确定因素的影响、排放控制区政策、船队调度等为单一优化目标建立航速优化模型, 优化目标主要为成本最小化和利润最大化, 未来应将航速与航线、纵倾、船队部署联合优化, 考虑多种不确定因素、多种优化目标建立航速优化模型; 在油耗预测模型方面, 预测模型主要分为白盒模型、黑盒模型和灰盒模型, 白盒模型具有更好的可解释性, 黑盒模型的预测性能更好, 灰盒模型弥补了白盒模型和黑盒模型的缺点, 将成为未来的研究重点, 未来应基于精确的船舶数据和先进的人工智能算法进行数据学习, 提升油耗预测模型预测准确性; 在优化算法方面, 由于航速优化模型的复杂性, 大多采用启发式算法进行优化求解, 这种算法可以减少优化求解时间和提高求解质量, 未来需要探索更加精确高效的求解算法; 在优化策略方面, 采用大数据分析可以识别天气对航行的影响, 动态优化策略可以补偿环境因素引起的扰动, 能够进一步提升船舶能效水平; 在船舶能效管理系统方面, 船舶能效管理系统主要包括航行数据采集、数据传输、数据储存、数据分析与智能决策等功能, 由于其成本高昂, 目前尚未在船舶上大规模运用。      

船舶航行交通事件实时检测技术研究现状与展望

船舶航行交通事件检测依赖基于历史数据的离线检测方法, 检测模型适用性差, 难以满足监管人员的实时监测需求。通过分析船舶异常行为检测、航行事故检测等现有交通事件检测技术, 可以发现: 在数据层面, 监测数据来源单一、环境信息缺失; 在方法层面, 基于统计、风险评估等经典模型的事件监测方法效率高但准确性低, 基于神经网络、图像识别等机器学习的检测方法准确性高但效率低; 多源数据融合、多项技术结合的交通事件检测方法成为实时检测方法的发展趋势。在此基础上, 梳理了实时船舶航行交通事件检测的3项关键技术: (1)海事大数据技术: 高效处理船舶运动数据和航行环境数据, 统一多源异构数据结构标准, 降低数据源单一造成的事件误报率; (2)船舶行为动态建模技术: 利用知识图谱等技术融合船舶航行情境信息, 在不同船舶运动环境下利用深度学习、语义关联、图神经网络等方法构建不同的船舶行为模型, 提高检测准确性; (3)实时分析和可视化技术: 结合平行系统进行虚实系统间信息传递, 定性分析检测结果, 实时显示检测全过程, 提升监管过程中的人机交互效率。然后, 提出了包括数据采集、后台服务和客户端应用3个功能模块的交通事件平行检测系统; 该系统具备实时接收并处理船舶航行数据、分析并预测交通状态、动态检测并预警交通事件和仿真结果展示等功能。从数据融合、交通状态感知和交通虚实映射3个方面, 展望了面向海事监测实务的实时检测技术发展方向。