基于最佳逼近理论的主动吸收造波算法研究

在海洋工程水池试验中,二次反射波会严重影响实验的可靠性和准确性,如何消除反射波成为一个重要课题。针对MARINTEK水池为仿真对象展开相关研究,运用目前较为成熟的主动吸收造波算法理论,解算摇板式造波机的传递函数,在此基础上应用最佳逼近理论,设计出相应的数字滤波器,来达到同等的主动吸收造波效果,并验证该方法的有效性,从而实现模拟滤波器向数字滤波器的转换。仿真结果显示,数字滤波器输出与标准(主动吸收造波算法理论)输出有着良好的拟合效果,表明所设计的数字滤波器能够到达预期的主动吸收造波效果。本研究的意义在于,初步实现了主动吸收造波算法从理论到实际应用的转换,为工程上的应用提供良好的依据,有助于提高波浪试验的准确性。     

基于电力系统生命力性能的舰船电网优化方法

现代电子科学技术的发展使得船舶的电力网络也变得越来越智能化。在船舶电力网络中,电气化的程度已达到很高的水平。为加强船舶在复杂环境下的生存能力,提高船舶电网对抗恶劣电磁环境的能力,本文在研究船舶电力网络组成特点基础上,提出一种电力系统生命力性能的优化算法。该算法基于模糊综合评判理论,并采用蒙特卡洛算法计算电网的损坏程度,然后建立电力系统的数学评判模型,并采用遗传算法建立优化方案。最后通过实验仿真,验证本文优化算法的性能。     

舰船舱内空爆数值仿真方法研究

利用Ansys/LS-DYNA动力分析软件模拟大型水面舰船在舱室内部爆炸情况下船体结构的加速度响应情况。炸药及空气采用欧拉网格,船体结构采用拉格朗日网格,计算采用多物质ALE算法。数值模拟中对爆炸环境进行简化,以附连水质量代替水线面下方水介质对船体结构的影响。将不同尺寸网格计算出的冲击波载荷曲线与经典经验公式对比,得到数值仿真的合理网格尺寸。采用简化模型讨论2种边界约束条件对各层平台加速度峰值响应的影响,得到较为合适的约束条件。计算得到沿船长方向船体结构加速度分布并与实验结果相比较,数值仿真计算得到的加速度峰值与实验数据较为吻合,表明仿真中对于空爆载荷及约束条件等冲击环境的模拟合理。     

小波神经网络算法在船舶动力控制系统中的应用研究

随着航海技术的发展,人类对海洋的探索也越来越频繁,在不断研究的过程中,人们不仅对船舶的位置有升级的要求,对于其内部动力控制系统的研究范围也在不断的拓宽。本文主要研究船舶动力定位系统的构成原理,并结合神经网络算法对船舶动力定位关键技术进行数学建模。最后在Matlab仿真系统中建立船舶动力控制系统在海洋环境中的实际干扰模型,并从静态角度对小波神经算法的性能进行分析与仿真,仿真结果表明此算法的控制效果良好。     

蚁群算法在船舶路径优化仿真中的应用

随着航运业的发展,海上物流的经济性成为各国需要考虑的重要因素之一,对各港口的船舶进行路径优化成为现代航运业的重要研究方向。同时,船舶的路径优化朝着智能化方向发展。蚁群算法是解决路径优化问题最常用的算法,但是其求解结果往往陷入了局部最优解,在海上船舶路径规划中具有局限性。本文研究传统路径优化中的蚁群算法,针对海上船舶航行特点,对蚁群算法中的信息素更新策略及搜索区域机制进行改进,提高算法的效率。     

云计算模型在港口信息系统中的应用与实现

港口作为物流的重要节点,其信息化建设程度决定了港口运营效率的高低。港口信息化建设存在投入和维护成本高、资源浪费等问题。在港口信息化建设过程中引入云计算技术,能够解决上述问题。基于云计算的港口信息系统利用SOA思想和虚拟化技术,对业务逻辑进行重组和优化,实现信息共享,提高部门间协作效率,提高港口竞争力。本文研究NSGAII算法,针对其不足提出改进NSGAII港口物流算法。     

以云计算为中心的未来海上信息系统分析

海洋环境的复杂性,使船舶在执行海洋任务过程中,需要获取尽可能多的海上信息来保证船舶运行的安全。由于获取海上信息的手段多种多样,比如雷达探测、红外探测及遥感卫星等,导致海上信息量非常庞大,数据结构繁多,传统的海上信息系统已经无法满足船舶航行的要求。为此,本文对构建以云计算为中心的未来海上信息系统的可行性进行分析,并提出一种改进的基于B-order的信息查询算法。     

模糊最优化算法在船舶控制中的应用研究

首先分析船舶模糊控制系统以及系统参数的选择。引入模拟退火算法,对系统中模糊变量的量化因子和比例因子进行优化,达到最优控制船舶的目的。最后利用本文设计的算法,对不同海域情况下船舶的航向控制进行仿真。实验结果表明,FLC控制比传统的PID控制更接近预定航行方向,并且方差小,更适合在复杂环境中控制船舶航向。     

基于云的粒子群算法在船舶工程中的研究

船舶的运动情况对于船舶航行的安全非常重要。本文利用船舶纵向运动微分方程获得辨识参数,通过云的粒子群算法进行参数优化,最后进行实验仿真,实验结果表明了此算法能够较为精准的描述出船舶的纵向运动情况。     

遗传粒子群优化算法在船舶动力定位控制中的应用

针对船舶动力定位系统精确定点控制的问题,结合遗传算法(GA)独特的选择交叉变异功能和粒子群优化算法(PSO)较好的记忆功能等优点,提出了遗传粒子群(GAPSO)算法,并应用到最优控制性能指标加权矩阵的权重系数选择中。通过1艘海工多用途动力定位船舶定点控制仿真实验,使船舶纵荡和横荡的位置及艏摇角都逐渐保持在期望值,且所有输出值都收敛有界,结果与传统最优控制相比,遗传粒子群算法在最优控制中更具有效性及较好的寻优性能,有益于船舶工程的应用。