基于模糊集合理论的船舶碰撞危险度模型

为了解决多船避碰决策过程中避让行动优先级问题,提出一种基于模糊集合理论的船舶碰撞危险度确定模型。选取最近会遇距离、最近会遇时间、船间距离、相对方位、船速比5个因素建立碰撞危险度影响因素集,并确定各因素评价集、评价指标以及各参数的隶属度函数,经模糊综合评价得到船舶碰撞危险度计算模型。设置两船交叉会遇以及多船交叉会遇2种会遇局面进行仿真实验,实验结果验证了该模型的有效性。     

1200个日夜倾力守护 护航舟岱天堑变通途——舟山海事部门保障舟岱跨海大桥全线贯通纪实

2月4日14时18分,随着长白匝道最后一片钢箱梁吊装完成,此前贯通的舟岱跨海大桥主线与长白岛正式连接成为一个整体,舟岱跨海大桥实现全线贯通。作为宁波舟山港主通道项目重要一环,舟岱跨海大桥由舟山本岛马目入海,在岱山岛双合登陆,主线全长16.34公里,通车后把舟山与岱山岛之间通行时间缩短至20分钟以内,为舟岱人民带来巨大便利。该项目于2017年9月正式开工建设。在舟岱跨海大桥开工建设之初,舟山海事局就指派新成立的海巡执法支队承担舟岱跨海大桥现场监管任务。     

基于TD3算法的人机混驾交通环境自动驾驶汽车换道研究

提高人类驾驶人的接受度是自动驾驶汽车未来的重要方向,而深度强化学习是其发展的一项关键技术。为了解决人机混驾混合交通流下的换道决策问题,利用深度强化学习算法TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient）实现自动驾驶汽车的自主换道行为。首先介绍基于马尔科夫决策过程的强化学习的理论框架,其次基于来自真实工况的NGSIM数据集中的驾驶数据,通过自动驾驶模拟器NGSIM-ENV搭建单向6车道、交通拥挤程度适中的仿真场景,非自动驾驶车辆按照数据集中驾驶人行车数据行驶。针对连续动作空间下的自动驾驶换道决策,采用改进的深度强化学习算法TD3构建换道模型控制自动驾驶汽车的换道驾驶行为。在所提出的TD3换道模型中,构建决策所需周围环境及自车信息的状态空间、包含受控汽车加速度和航向角的动作空间,同时综合考虑安全性、行车效率和舒适性等因素设计强化学习的奖励函数。最终在NGSIM-ENV仿真平台上,将基于TD3算法控制的自动驾驶汽车换道行为与人类驾驶人行车数据进行比较。研究结果表明：基于TD3算法控制的车辆其平均行驶速度比人类驾驶人的平均行车速度高4.8%,在安全性以及舒适性上也有一定的提升;试验结果验证了训练完成后TD3换道模型的有效性,其能够在复杂交通环境下自主实现安全、舒适、流畅的换道行为。     

基于船舶火灾蔓延态势的路径规划算法研究

船舶作为海上一个独立的建筑实体,非常容易发生火灾。本文以63500DWT油船船舱作为研究对象,通过对火灾蔓延模拟仿真实验数据进行图表分析,得出了在不同工作条件下在固定检测点位置的温度,CO浓度和烟气浓度变化规律。对基于火灾实时态势的导航网格动态生成方法以及对应的逃生路径规划方法进行研究,得出动态更新导航网格的具体算法,并对传统A*算法路径节点选择问题进行改进,得出适应船舱火灾蔓延信息的最短逃生路径规划算法,通过实验验证,该算法寻路效率更优。     

基于广义最小二乘法的ROV水下机器人模型在线参数辨识

以水下机器人俯仰操纵响应模型为研究对象,并由小型特种水下机器人实时采集纵向变电机速度、前推电机1速度、前进电机2速度、侧推电机速度和俯仰角等试验数据,通过对这些试验数据进行分析,采用基于ARX模型的广义最小二乘法对一种变桨机构的ROV水下机器人运动模型进行在线辨识建模.将水下机器人航向角实时预报结果与试验数据进行比较,结果表明,辨识得到的水下机器人运动模型具有良好的泛化性能,可为后续ROV水下机器人的航向控制器优化提供参考.     

城市轨道交通弓网离线电弧特性研究

为了研究弓网电弧产生机理,基于实验室条件搭建弓网离线模拟试验平台,通过改变离线间距、电流、负载等参数,研究不同离线状态下弓网直流电弧特性。     

基于S函数的三电平逆变器SVPWM调制的仿真实现

在分析逆变器空间矢量SVPWM调制原理的基础上,利用Matlab/SimulinkS函数及仿真程序对这种调制方式进行仿真。从仿真波形可以得出利用S函数仿真得到的SVPWM调制结果与直接利用Simulink建模得到的响应是完全一致的,论证了仿真模型的方便性与有效性。     

基于顾客价值理论的铁路货运营销创新研究

阐述顾客价值理论与铁路货物运输营销的密切关系,对铁路货运顾客价值重要性及感知评价等进行定性和定量的实证研究,最后提出基于顾客价值的铁路局货运营销创新策略。