2013年世界船舶市场评述与未来展望

文章对2013年的世界经济发展作了概述,回顾和总结这一年的船舶市场,并对未来的发展方向进行预测。2013年的世界经济复苏缓慢,经济上行动力仍然不足。航运市场上,干散货船呈现“先抑后扬”的走势,BDI指数创下三年来的新高,油船和集装箱船走势低迷。船舶市场上已释放出一些积极的信号,新船订单量大幅攀升,船价企稳回升。三大主力船型表现相对抢眼,但海工装备订单出现下滑。2014年,预计世界经济形势将有所好转,但未来相当长一段时间都将维持低速增长。随着干散货船和油船运力增幅逐年下降,这两种船型的运力过剩现象将得到改善。然而,集装箱船运力过剩的问题依然十分突出,海工装备市场在中、短期内都有望维持较高的景气度。     

基于最优控制的双喷推无人艇路径跟踪方法

针对双喷推无人艇自主航行时的路径跟踪问题,采用最优控制的方法进行求解。根据双喷推无人艇的动力学特性建立双喷推无人艇三自由度运动方程,并由任务需求设定目标函数;在此基础上,根据航行实况建立约束条件,从而得到求解双喷推无人艇路径跟踪问题的数学模型。通过建立含有拉格朗日松弛项的哈密顿函数,将带有复杂约束的优化问题转化为无约束优化问题,采用粒子群优化算法求解最优拉格朗日乘子,并将其代入哈密顿函数;采用广义梯度下降法对数学模型进行求解,得到最优的喷泵电机转速,从而实现对双喷推无人艇的路径跟踪控制。设计实船试验验证方法的有效性,双喷推无人艇路径跟踪试验结果表明,双喷推无人艇实测的轨迹与设定轨迹的最大偏差不超过3m,该方法具有可行性和实用性。     

船体纵骨疲劳裂纹扩展及寿命分析

基于有限元软件ABAQUS,结合虚拟裂纹闭合法、裂纹扩展判据及子结构技术,应用脚本语言Python开发了模拟疲劳裂纹扩展的程序(FCG-System)。对含初始裂纹的油船纵骨节点疲劳裂纹扩展进行数值模拟,并探讨侧向压力和轴向拉力这两种载荷对疲劳裂纹扩展路径和疲劳寿命的影响。结果表明,两种加载方式下裂纹扩展路径不同,且面板断裂前的疲劳寿命在总寿命中占据很大的成分。     

智能水下机器人路径规划方法综述

路径规划方法是智能水下机器人技术研究的核心内容之一,是实现自主航行和作业的关键环节。本文将水下机器人的路径规划方法按智能程度分为传统和智能两大类。传统方法包括基于路线图构建的路径规划方法、基于单元分解的路径规划方法以及基于人工势场的路径规划方法,智能方法包括基于群智能的路径规划方法和基于机器学习的路径规划方法。针对水下机器人规划环境的特点,分别对这几类典型方法进行总结与评价,重点分析了智能方法的优缺点和关键问题,最后展望智能水下机器人路径规划的未来研究方向。     

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公路运输路径问题已被证明是高维非线性完全问题,实际中还会增加非流通图约束,使求解更复杂,研究价值较高.鉴于传统遗传算法在求解过程中容易出现早熟收敛、冗余迭代的缺陷,在初始种群生成、交叉变异及搜索操作方面提出改进,设计混沌遗传算法.采用遍历城市顺序的染色体编码,结合随机法与贪心法生成较优初始种群,避免出现大量非可行染色体,提高了后续的遗传效率.接着,执行优先保留交叉和平移变异操作,依次引入局部邻域搜索以及混沌搜索以加快算法收敛,还给出最优解的非连通公路约束满足判据.最后,实验结果验证了新算法的有效性,不但取得了较优解,而且子代种群离散程度较小,收敛性更好.     

基于解析模型预测控制的欠驱动船舶路径跟踪控制器设计

针对欠驱动船舶路径跟踪控制系统中存在风、浪、流等外界干扰的影响,将船舶运动模型转化到Serret-Frenet标架下进行研究,通过引入重定义输出将原单输入多输出控制系统转化为单输入单输出控制系统,并将解析模型预测控制与非线性观测器相结合,提出一种鲁棒路径跟踪控制算法。该算法能够使欠驱动船舶跟踪并镇定于给定的参考路径。计算机仿真结果表明,所提出的控制器具有良好的控制性能以及鲁棒性能。     

一种基于改进PSO的无人机航路规划方法

针对无人机航路规划问题,提出了一种改进的粒子群的无人机航路规划方法.该方法将UAV的航路规划问题通过目标转换,形成一个考虑威胁优先,路径优化其次的单目标航路优化问题,并引入局部搜索改进粒子群算法求解该问题的收敛性.仿真结果证明了该方法对解决无人机的航路规划问题高效可行.     

国际工程合同外收入结算工作理论与实践

在国际工程中,承包商的合同总收入包括两部分:(1)承包商与业主签订的合同总金额,它构成了合同收入的基本内容;(2)因工程变更、追加工程量、索赔、调价、奖励等形成的收入,该部分金额只有在符合规定时才能构成合同总收入。针对不同的合同外收入项,承包商需要掌握相关的理论和知识,并采取不同的措施。     

Serret-Frenet框架下欠驱动船的输出反馈路径跟踪鲁棒控制

研究欠驱动船舶在规定速度条件下的路径跟踪控制问题,提出一种基于终端滑模与Backsteping方法相结合的复合输出反馈控制策略.该控制策略利用Backsteping能够获得控制算法显式解的优点,构造出控制器算法的结构形式,然后设计一个基于观测器设计的逆动态终端滑模面,使得系统的估计状态跟踪误差能够在有限时间到达滑模面上,最终达到系统可镇定.最后,通过Lyapunov稳定性理论证明该复合控制策略的稳定性.利用实船数据进行数字仿真,结果表明该控制策略具有良好的跟踪性能.     

A revised branch‐and‐price algorithm for dial‐a‐ride problems with the consideration of time‐dependent travel cost

Developing demand responsive transit systems are important with regard to meeting the travel needs for elderly people. Although Dial‐a‐ride Problems (DARP) have been discussed for several decades, most researchers have worked to develop algorithms with low computational cost under the minimal total travel costs, and fewer studies have considered how changes in travel time might affect the vehicle routes and service sequences. Ignoring such variations in travel time when design vehicle routes and schedules might lead to the production of inefficient vehicle routes, as well as incorrect actual vehicle arrival times at the related nodes. The purpose of this paper is to construct a DARP formulation with consideration of time‐dependent travel times and utilizes the traffic simulation software, DynaTAIWAN, to simulate the real traffic conditions in order to obtain the time‐dependent travel time matrices. The branch‐and‐price approach is introduced for the time‐dependent DARP and tested by examining the sub‐network of Kaohsiung City, Taiwan. The numerical results reveal that the length of the time window can significantly affect the vehicle routes and quantitative measurements. As the length of the time window increases, the objective value and the number of vehicles will reduce significantly. However, the CPU time, the average pickup delay time, the average delivery delay time and the average actual ride time (ART)/direct ride time (DRT) will increase significantly as the length of the time window increases. Designing the vehicle routes to reduce operating costs and satisfy the requirements of customers is a difficult task, and a trade‐off must be made between these goals. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.