Tribon环境下船体分段拼板图自动设计方法研究

船体分段拼板图设计是船舶建造生产设计中的重要内容,目前主要依靠人工绘制,效率较低。基于Tribon的GEN文件对分段拼板图自动设计方法展开了研究,通过提取拼板图设计必需的图形信息并进行自动区域划分和定义,确定各类型数据间的相互逻辑关系。在此基础上,确定各类标注尺寸的自动计算方法,实现分段拼板图的自动设计,不仅能够提高拼板图设计的准确性,而且能够提高拼板图的设计效率。     

新形势下提升海员职业吸引力的建议

海员是海洋开发和水上交通运输的先行者,作为交通劳动者大军的重要组成部分,在服务国家战略实施、促进航运经济发展等方面发挥着重要的作用,是航运业高质量发展的重要人才支撑和保障。新形势下海员作用更加凸显,我们要把关爱海员提升到战略高度,航运企业通过调整薪酬待遇、提升海员归属感;行业组织通过宣传海员价值、关注海员健康问题、弘扬航海文化,提升海员职业社会认可度,激发海员职业自豪感;海事主管机构通过加强海员培训、服务和外派机构监管、提升海员境外突发事件的处理能力和水平,保障境外海员生命财产及其合法权益等一系列措施来改善海员职业发展环境,提升海员职业吸引力。     

面向复杂环境的LNG码头合理布局规模仿真案例分析

LNG船舶通过限制性航道进出港时须采取一定的管控措施,具有显著的排他性,布局LNG码头时须确定合理的码头规模,以保障港区各类船舶通航效率。基于多智能体复杂系统的混合模拟仿真建模方法,以宁波舟山港六横港区南侧岸线新布局LNG码头研究为例,建立不同的仿真情境,通过设定的指标进行评价分析,研判在一定通航管控措施条件下六横港区南侧LNG码头合理布局规模,为港口码头布局和岸线合理利用提供决策依据。     

基于智能图像视觉的船舱内部监控与识别

为了提高对舰船船舱内部监控管理能力,提出一种基于智能图像视觉的船舱内部监控识别方法。采用计算机视觉特征信息采集方法进行船舱内部图像原始信息采集,对采集的图像进行小波降噪处理,采用Harris角点检测方法进行船舱内部关键部位点的准确标定,结合图像子块连续遍历方法实现船舱内部异常像素特征搜索提取,实现船舱内部的智能视觉监控识别。仿真结果表明,采用该方法进行船舱内部监控,输出视觉图像的成像质量较好,对关键信息点的标定结果准确,对船舱内部异常像素的检索能力较强,具有较好的应用价值。     

智能视频监控中舰船假目标图像检测算法

传统舰船假目标图像检测算法存在检测精准度低的缺陷,为此提出智能视频监控中舰船假目标图像检测算法研究。将智能视频监控中采集的图像采用灰度化处理得到灰度图像,利用直方图均衡化处理灰度图像,提升图像的质量。采用滤波处理方法将得到的图像进行去噪,完成图像的预处理,为图像检测做准备。采用小波变换方法对上述得到的图像进行特征提取,将得到的图像特征输入到图像检测模型中,与真目标图像特征进行逐一比较,输出假目标图像,实现了对舰船假目标图像的检测。实验结果表明,提出的舰船假目标图像检测算法检测精准度比传统算法高出21.8%,说明提出的舰船假目标图像检测算法具备极高的有效性。     

船体零部件标准化设计思路

为了提高造船效率、降低造船成本、提高造船质量,造船行业需要引入先进的智能制造理念。船舶制造作为典型的离散型制造行业,其传统的船舶设计、制造模式在一定程度上限制了智能制造技术的大范围推广应用,从船体零部件标准化设计角度,研究如何利用标准化设计手段来扩大船厂智能制造应用范围和场景。形成船体零部件标准化、批量化设计原则和标准,达到降低船舶智能制造技术难度,最终实现船舶制造向连续型生产模式转变的目的。     

船舶无线网络通信过程差错数据智能检测方法

现有的异常数据检测方法无法适应船舶无线网络通信环境,存在漏检率高的问题,为此提出通信网络差错数据智能检测方法。根据舰船无线网络通信的特点,选取通信数据差错特征。利用数据采集设备,获取船舶无线网络通信过程数据。通过计算数据集的离散度与设置置信区间2个步骤,实现对通信过程差错数据的识别。以识别结果为基础,分别从数据长度、格式和内容3个角度,实现对通信差错数据的智能检测。为了验证设计的智能检测方法的检错能力设计性能对比实验,结果表明,与传统差错数据检测方法相比,设计的智能检测方法的漏检率降低了30.1%,且通过该方法的检测与控制提高了无线网络通信的稳定性。     

沿海港口发展环境及适应性分析

立足于国际经贸环境、中国国民经济以及中国对外贸易发展和产业布局调整的最新形势,分析当前全国沿海港口发展的阶段性特点及面临的宏观环境。提出码头评估能力的概念,客观分析港口吞吐量统计数据的构成,就沿海港口评估能力与运输需求的总体适应性、分区域适应性、发展结构适应性以及与产业布局适应性进行探讨,提出问题及建议,展望港口发展态势。     

多参量状态下舰船网络异常故障智能诊断方法分析

为了解决船舶网络数据交互压力成倍增长,网络故障特点已由单纯的单要素故障转变为多因素故障的问题。提出多参量状态下舰船网络异常故障智能诊断方法分析。对网络环境的全局变量进行收集,获取多参量状态,根据获取的多参量状态数据,建立多参量网络健康评估模型,定义对参量下故障识别的学习状态,确定网络故障点,通过数据提取算法完成对故障点的提取,完成故障的智能诊断。通过实验数据表明:相同时间量与故障量下,采用设计方法的故障诊断效果,要比传统诊断方法多诊断出故障21处,提升效果明显。     

智能牵引变电所站域后备保护系统研究

研究目的:为充分利用智能牵引变电所网络数据共享的特征,提高牵引变电所继电保护的整体性能,分析了牵引变电所常规后备保护的不足,提出了站域后备保护的功能需求,研究了综合利用站域信息的牵引变压器后备保护、母线主后备保护、馈线远后备保护和失灵保护、死区保护实现方案,构建了牵引变电所站域后备保护系统。研究结论:(1)智能牵引变电所站域后备保护系统综合利用牵引变电所站域信息,基于保护的方向选择性和逻辑选择性进行综合判断;(2)站域后备保护系统实现了牵引变压器后备保护、母线主后备保护和馈线远后备保护的功能;(3)典型故障情况下的保护动作情况分析表明,站域后备保护系统能够改善和提升传统后备保护的性能,实现快速、准确切除故障元件的目标,提高智能牵引变电所后备保护的可靠性;(4)本研究成果可为智能牵引变电所继电保护优化配置提供借鉴。