Neural network-based fuel consumption estimation for container ships in Korea

ABSTRACT

Due to the outstanding strength of advanced machine-learning techniques, they have become increasingly common in predictive studies in recent years, particularly in predicting ship energy performance. In constructing predictive models, prior studies have mostly employed vessels’ technical parameters to establish machine-learning algorithms. To bridge this research gap and enable wider applications, this paper presents the design of a multilayer perceptron artificial neural network (MLP ANN) as a machine-learning technique to estimate ship fuel consumption. We utilized the real operational data from 100–143 container ships to estimate fuel consumption for five different container ships grouped by size. We compared the performance of two ANN models and two multiple-regression models. Four input parameters (sailing time, speed, cargo weight, and capacity) were included in the first ANN and the first regression model, while the other two models only consider two inputs from physical function. The mean absolute percentage error of the ANN models with four inputs was the smallest and less than those in extended statistical models, demonstrating the MLP’s superiority over the statistical model. The MLP ANN model can thus be applied to confirm the effectiveness of the slow-steaming method for achieving energy efficiency.     

连续航次下班轮运输燃油补给决策

为在保障班轮服务正常运营的前提下降低航运公司的燃油补给成本,建立以航运公司营运总成本最小为目标的连续航次下班轮运输燃油补给决策模型。采用线性逼近的方法建立航速与燃油消耗量之间的分段线性函数关系,将非线性优化模型转化为线性模型,利用线性优化软件求解。以1条实际班轮航线为例进行算例分析,求得该航线连续航次下的燃油补给策略和各航段的最优航速,并分析连续航次数量与营运总成本之间的关系,为航运公司结合自身管理周期和风险选择以一定数量的连续航次为周期进行燃油补给的策略提供理论支持。结果表明:该模型可为优化营运成本、制定最优的燃油补给决策提供参考。     

班轮船舶调度多目标优化模型与蚁群算法

针对班轮船舶调度问题, 在将班轮合理配置到各往返航班上和不存在时间冲突的基础上, 以最小班轮变动成本、最小航线运载量缺口和最小班轮航次总绝对偏差为目标函数, 构造了基于港口时段与往返航班的时空网络, 建立了班轮调度的0-1整数规划数学模型。基于某船务公司实际运载数据, 利用蚁群算法求解模型, 并用邻域搜索技术提高求解效率。计算结果表明: 在运载量满足运营要求的前提下, 班轮运营的日均总变动成本从198 086.3元降低到170 472.2元, 下降了约13.9%;班轮航次数总绝对偏差从4.4次降低到2.4次, 下降了约45.5%, 班轮利用率更加均衡; 运载量缺口仍旧为0。可见, 模型可行, 算法有效。     

某轮柴油主机气缸套活塞环损伤机理探讨

通过对损伤的活塞环断口进行扫描电镜观察和能谱仪分析,并对其燃油进行化验,在此基础上,探讨了气缸套、活塞环产生过度磨损及活塞环折断的机理.     

国际箱运班轮公司战略收购的博弈分析——马士基收购P＆O为例

通过背景分析引出马士基收购铁行渣华案例，从博弈理论角度阐述了马士基公司的收购战略意图，警示相关行业应引起足够的重视。     

班轮运输船队规划模型与仿真

为提高班轮运输系统的优化配置水平,满足班轮运输组织定期、定时服务的要求,根据班轮多港口挂靠和货物直达运输航线形式的特点,以规划期内船队营运现金流量折现值最大为目标,建立了班轮船队规划混合整数非线性规划模型.针对该模型的特点,设计了拉格朗日松弛启发式混合算法.以某航运公司班轮船队为例进行分析.结果表明:本文提出的启发式算法实现了多航线、多型船、大规模班轮船队规划问题的优化求解,能得到规划期内的航线配船、发船频率及船队建设优化方案.本文建立的模型能综合考虑航线的货流预测、船舶装载率、船舶租入租出等多种影响班轮船队规划的因素,适用于同一航线上配置相同船型的典型班轮运输模式,为班轮船队规划决策提供了支持.     

气缸套内表面磨损的图像处理检测方法研究

对柴油机内表面磨损的特征和机理进行了研究，对图像边缘提取的经典算法（梯度算子和拉普拉斯算子等）和小波变换算法进行了分析与比较，提出了用图像处理的方法实现气缸套内表面磨损检测的途径．     

G03气缸套离心铸造云斑偏析的质量放行标准的实践

云斑偏析是离心铸造气缸套常见的铸造缺陷,国家专业标准中对其进行了严格的等级分类。本文在参照相关专业技术标准的基础上,结合本人多年的工作经验,以G03气缸套为例,提出了该型气缸套云斑偏析缺陷质量验收的控制标准,给离心铸造气缸套质量验收提供更科学、更严密、更实际的依据。     

集装箱班轮多港挂靠循环航次舱位分配

舱位分配优化是集装箱班轮经营中的重要决策问题。基于收益管理的原理,利用概率统计方法,计算出在一个多港挂靠循环航次所包括的各个航段应为普通客户预留的舱位数量;建立了包含空箱调运问题的舱位分配随机规划模型;通过确定各航段长期合同客户舱位数量的上下限,将随机规划模型转化为可以求解的确定型规划模型。算例分析显示了该模型及算法的有效性。