集装箱自动化码头配载系统应用

随着港口自动化技术不断发展,越来越多的自动化码头已经投产运营或者正在规划建设。与传统码头配载相比,自动化码头配载拥有很多优势:它通过运用逻辑算法,设置配载策略和参数,快速进行深度运算,实现一键配载,缩短配载时间,提高配载精度,更好地满足船公司差异化配载要求,同时综合考虑码头堆场和机械设备特点,减少堆场拥堵,提高堆场发箱作业效率,从而提升码头整体作业效率。通过对自动配载系统在青岛港自动化码头实际运用情况和效果进行分析,为全自动化集装箱码头配载及装船作业提供参考。     

动力定位船舶桨-桨干扰处理策略研究

本文针对动力定位船舶在推力分配中桨-桨之间的水动力干扰问题,基于二次规划算法提出了一种改进的避免桨-桨干扰的策略。以一艘海洋平台供应船模型为研究对象,通过仿真验证了该算法可以有效地降低推进器的推力损失,提高船舶的定位精度,降低推进系统的能耗。     

基于改进蚁群算法的水下潜航器安全隐蔽航路规划研究

针对水下潜航器的特点和实际需求,设计潜航器安全隐蔽航路规划模型。首先对水下航路规划的影响因素集进行划分,结合水下潜航器特点,通过改进信息素更新机制及启发因子的设计,建立基于蚁群算法的潜航器全局航路规划模型;其次考虑敌我距离变化量、我方位置与目标点的距离、我方声呐盲区、敌我距离最小量作为代价函数的4个因数,建立单目标动态威胁的局部航路规划;最后通过仿真得到全局规划路径和局部避碰路径结果,说明该方法在水下潜航器航路规划具有实际应用价值。     

航行轨迹稳定性预测数学建模与分析

航行轨迹稳定性建模与预测十分重要,当前航行轨迹稳定性预测效果欠佳,为了解决当前航行轨迹稳定性预测过程中存在的一些难题,设计一种小波去噪和混沌分析算法的航行轨迹稳定性预测模型。首先研究航行轨迹稳定性预测建模的现状,采集航行轨迹稳定性预测的数据,然后对航行轨迹稳定性预测数据进行小波去噪,并采用混沌分析算法对航行轨迹稳定性预测数据进行变换,最后通过现代统计学理论建立航行轨迹稳定性预测模型,并与其他航行轨迹稳定性预测模型进行对比实验,相对于航行轨迹稳定性对比模型,本文模型的航行轨迹稳定性预测准确性更优,可以描述航行轨迹稳定性变化特点,航行轨迹稳定性建模时间短,为航行轨迹稳定性建模与预测提供了一种新的研究思路。     

改进LEACH算法的船舶无线网络路由算法机制

路由算法是船舶无线网络通信的重要技术,当前船舶无线网络路由算法的能量消耗比较大,影响船舶无线网络生命周期,同时存在船舶无线网络数据传输时延长的缺陷,为了解决当前船舶无线网络路由算法存在的局限性,设计了一种改进LEACH算法的船舶无线网络路由算法。首先对LEACH的船舶无线网络路由算法工作原理进行分析,找到引起不足的因素,然后根据最优簇首数对船舶无线网络进行分区,并选择最优节点作为簇首,最后对船舶无线网络的路由通信机制进行改进,以减少数据传输能耗,并进行了船舶无线网络路由算法的性能测试实验。结果表明,本文算法能够大幅度降低船舶无线网络路由数据传输错误概率,节约了船舶无线网络路由数据传输的能耗,提高了船舶无线网络路由可靠性,较好克服了当前船舶无线网络路由算法存在的不足,具有较好的实际应用价值和理论研究意义。     

舰船监控网络入侵的实时检测研究

传统舰船监控网络入侵检测方法实时性差,无法及时发现舰船监控网络中的入侵行为。为了满足舰船监控网络入侵检测的实时性,加快舰船监控网络入侵检测速度,提出一种舰船监控网络入侵的实时检测方法。首先提取舰船监控网络入侵行为特征,然后引入特征降维算法对舰船监控网络入侵行为进行处理,使得舰船监控网络入侵行为特征数量变少,最后引入支持向量机对舰船监控网络入侵行为进行分类和检测,并通过实例分析本文方法的有效性。结果表明,本文方法能够有效防止出现"维数灾"现象,具有较好的舰船监控网络入侵检测实时性,提高入侵检测的准确性,能够有效保证舰船监控网络安全。     

船联网VANET网络路由优化研究

在现代交通物流运输方式中,船舶航运占有非常大的份额,是社会生产和商品交流的重要环节。随着互联网与计算机技术的发展,如何改善船舶航运中的交通问题,提高海上航线的利用率,降低海上航运中的安全隐患,保证海上航运的安全性与高效性,成为了当前的研究重点。船联网正是基于这种背景下被开发出来的,船联网与VANET网络可以显著改善船舶的通信能力,促进导航信息、航迹数据等传递。本文重点研究了船联网中VANET网络的路由协议和优化算法,并对VANET网络中的路由数据传输进行了仿真试验。     

基于机器学习的大规模船舶图像检索机制

船舶图像具有大规模、多样性等变化特点,传统船舶图像检索机制难以获得高精度检索结果。为了获得理想的船舶图像检索结果,设计了基于机器学习的大规模船舶图像检索机制。首先分析当前船舶图像检索研究进展,阐述船舶图像检索基本流程,然后采集不同类型的船舶图像检索特征,选择最优的船舶图像检索特征作为机器学习算法的输入、船舶图像类别作为输出,最后通过机器学习算法的训练建立船舶图像检索的分类器,并与其它船舶图像检索机制进行了对照测试。测试结果表明,本文机制可以满足大规模船舶图像检索要求,船舶图像检索正确率要高于对比船舶图像检索机制,可以更快找到用户需要的船舶图像,获得了令人满意的船舶图像检索结果。     

基于改进Apriori算法的船舶通信入侵检测方法分析

非法入侵行为危害着船舶通信系统的安全,针对当前船舶通信入侵检测错误率高的缺陷,提出了基于改进Apriori算法的船舶通信入侵检测方法。首先对国内外当前的船舶通信入侵检测方法进行分析,指出了各种方法存在的局限性,然后采用Apriori算法建立船舶通信入侵检测关联规则,实现船舶通信入侵检测数据进行挖掘,并对Apriori算法存在的不足进行相应的改进,最后进行了船舶通信入侵检测仿真实验,本文方法简化了船舶通信入侵检测过程,加快了船舶通信入侵检测速度,提高了船舶通信入侵检测正确率,为船舶通信系统安全管理人员决策提供了有价值的参考依据,能够保证船舶通信系统的安全。     

基于粒子群优化算法的船舶电力系统脆性分析

为了提高船舶电力系统稳定性,提出基于粒子群优化算法的船舶电力系统脆性分析方法,构建船舶电力系统的稳定性控制约束参量模型,以电机模型参数为控制对象,通过船舶电力系统电机的转速信息和电磁转矩信息进行船舶电力系统脆性特征分析,采用PI控制算法进行船舶电力系统的输出稳定性控制,建立船舶电力系统的反馈动态补偿稳定性控制模型,结合粒子群优化算法进行船舶电力系统稳定性控制的参量自适应调节,实现船舶电力系统脆性预测和稳定性控制。仿真结果表明,采用该方法进行船舶电力系统脆性分析的准确性较好,控制稳定性较强,提高了船舶电力系统的输出鲁棒性。