基于深度学习的机器视觉技术在造船中的应用

近年来,以人工智能为代表的新兴技术日渐成为了传统行业生产力提升的增倍器.在船舶建造领域,为了实现高质量发展,智能制造技术的推广势在必行.由于其显著的特性,基于深度学习的机器视觉技术正应用于越来越多的造船工艺流程中,为提高生产效率、提升产品质量做出越来越重大的贡献.     

中望CAD/CAM软件携手铁建重工引领“中国智造”

近日,国内最大、最专业的CAD/CAM软件厂商中望软件与我国轨道装备和掘进机行业领先企业中国铁建重工集团有限公司正式签订了"信息化战略合作"协议。据了解,铁建重工集团全面采购了中望软件旗下的二维以及三维产品中望CAD和中望3D,不仅如此,中望软件还就铁建重工集团未来的发     

深化数据共享 让海事航保一体化融合发展做到心中有“数”

为全面推进海事监管及航海保障一体化融合发展,东海航海保障中心上海海图中心准确把握工作要求,加强与各海事局的交流合作,发挥自身业务特长,提供数据服务支撑,为贯彻落实海事航保一体化融合发展提供数据驱动。     

基于深度强化学习的智能船舶航迹跟踪控制

[目的]智能船舶的航迹跟踪控制问题往往面临着控制环境复杂、控制器稳定性不高以及大量的算法计算等问题。为实现对航迹跟踪的精准控制,提出一种引入深度强化学习技术的航向控制器。[方法]首先,结合视线(LOS)算法制导,以船舶的操纵特性和控制要求为基础,将航迹跟踪问题建模成马尔可夫决策过程,设计其状态空间、动作空间、奖励函数;然后,使用深度确定性策略梯度(DDPG)算法作为控制器的实现,采用离线学习方法对控制器进行训练;最后,将训练完成的控制器与BP-PID控制器进行对比研究,分析控制效果。[结果]仿真结果表明,设计的深度强化学习控制器可以从训练学习过程中快速收敛达到控制要求,训练后的网络与BP-PID控制器相比跟踪迅速,具有偏航误差小、舵角变化频率小等优点。[结论]研究成果可为智能船舶航迹跟踪控制提供参考。     

云计算的船运物流运输中智能航道选取算法设计

船运物流运输过程中,经常碰到航运路线有多条,或受外界因素影响航线需要调整的状况。此时需要航道调度系统对航道数据进行分析计算,给出当下的最优航道选取方案。但是,现有的航道选取算法存在数据分析处理慢,多资源航道数据融合度差的问题。因此,将云计算技术作为算法的核心,提出云计算的船运物流运输中智能航道选取算法设计。通过引入KDUFN-YUN云端航线资源融合算法,完成对航道客观数据与云端数据互通;接着,在云计算的基础上引入最优选取算法,对云计算下融合的航道数据进行最优选取;最后,通过仿真实验证明提出算法的可行性。     

切削深度对沥青路面冷铣刨切削的影响

冷铣刨是清除原有沥青路面的主要方式,研究沥青路面冷铣刨切削机理具有重要意义。基于国内外研究现状,阐述了铣削路面各层特点,建立了二维沥青混凝土路面模型,分析了不同切削深度下切削力的变化情况。研究表明:随着切削深度的增加,切削温度和刀具磨损程度增加,切削力在X方向的分量显著增加,在Y方向的分量变化不大。     

翼身融合水下滑翔机外形设计与水动力特性分析

为了提高水下滑翔机的水动力性能,本文将航空航天领域先进的翼身融合布局引入到水下滑翔机外形设计中,并对其水动力性能进行研究与分析。首先,对比3种具有代表性的水下滑翔机常用壳体形状的几何参数,选用扁平椭球体作为翼身融合水下滑翔机壳体的基本形状;在此基础上,设计出翼身融合水下滑翔机的三维模型;最后,采用计算流体力学(CFD)的方法对翼身融合水下滑翔机进行仿真模拟并分析其水动力性能,结果表明,采用翼身融合布局的水下滑翔机,其水动力性能得到显著提高。     

融合已聚力 发展正当时

浩渺行无极,扬帆但信风。一体共发展,同向曙霞东。海事监管和航海保障,关系到国家主权、经济发展、航运与水域安全。2019年航海保障工作座谈会强调要持续推动海事监管和航海保障"一体化"融合发展,为推进交通强国建设作出新贡献、展现新形象。     

船舶小组立装焊作业单元CPS系统研究与应用

当前船厂小组立装焊作业过程存在作业任务信息无法直接传递至现场,现场实际执行的状态信息无法及时反馈等问题,导致装焊作业混乱、装焊效率低下.为了解决上述问题,针对船舶小组立装焊作业单元进行研究,构建基于信息物理融合(CPS)的智能制造系统.首先分析了小组立装焊作业流程;然后梳理了装焊作业任务数据,构建了小组立装焊作业数据模型,并在此基础上,完成了基于物联网的CPS框架设计以及系统功能开发,实现了对装焊作业过程的有效监控;最后将该系统应用于某船厂小组立装焊现场,有效规范了装焊作业过程,提高了装焊效率.