LNG加注船的技术发展动态

天然气由于其热值高、不含硫、燃烧清洁而成为绿色环保型船舶的首选燃料。随着LNG燃料的广泛应用,不仅仅是车客渡船、拖轮、平台供应船等近海或短途海运船舶采用LNG动力,而且豪华邮轮和大型集装箱船等远洋船舶也逐步迈入了LNG燃料行列。本文介绍了LNG燃料动力船及LNG加注船的发展现状,总结了LNG加注船具有机动性好、加注效率高、加注范围广等优点,并重点分析了未来LNG加注船的技术发展方向： LNG燃料舱容量的大型化发展,未来B型舱和薄膜型LNG燃料舱将成为优选方案；LNG加注船在加注平台设计、加注对接方式、LNG燃料舱操作服务方面的灵活性将得到极大提升；LNG加注船还将具备更高机动性和操纵性,能够实现无需拖轮协助的一人操作而自主安全靠泊。随着全球LNG作为船用燃料的推广,LNG加注船作为LNG产业链上的战略新兴产品,是保障我国能源战略安全、实施“绿水青山”生态发展必不可少的重大装备,其应用和发展空间将十分广阔。     

2000t起重船动力定位系统推力分配

研究了2000t全回转起重船动力定位系统的推力分配方法。针对该船推力器不对称布置的特殊情况,提出了旋转力矩法、推力分组法、垂直力偶法和最小功率法等几种适用于该船的动力定位推力分配方法,并通过仿真计算验证了这几种推力分配方法的可行性。所提出的推力分配方法,弥补了推力系统设计方面的不足。     

半潜平台推力器失效模式下的动力定位能力分析

动力定位能力分析对于推力器选型和推力器的配置选型,以及对于一条新设计的动力定位船舶的定位能力的初步检验具有重要意义。动力定位能力分析能够得到船舶在各个艏向角抵抗环境力的能力。文章通过自主开发的程序研究了半潜平台在推力器失效模式下的定位能力,对该程序中的推力分配方法进行了详细的阐述,并对某半潜平台的动力定位能力分析验证了该程序的可行性。研究推力器失效时船舶的动力定位能力,不但可以验证船舶定位时的安全性,而且还可以为推力系统的设计提供适当的建议。     

船用中压侧推起动器的设计和应用

系统阐述中压侧推起动器在船舶领域的设计应用。系统采用自耦降压启动方式控制,方案稳定可靠,能有效防止因起动电流过大给同回路主电网造成较大的电压降,从而影响其他并联在电网中的设备正常使用的情况出现。介绍中压侧推起动器工作原理,主要由安全启动原理、紧急停止工作原理、报警信号原理3部分组成。     

动力定位工程船设计技术研究

论述了动力定位入级船舶设计时所要综合研究的环境条件、推力器的配置、全船电力系统单线图方案、动力定位能力分析及入级符号与故障模式影响分析之间的复杂的辨证关系,给出了动力定位船舶设计程序及原则。     

平台工作船舱室噪声预报分析

基于统计能量法(SEA),采用VA One软件,建立某85 m平台工作船的SEA模型,进行不同工况下的舱室噪声预测,并与实测值进行比较。对比分析平台工作船在航行工况下不同主机负荷时的舱室噪声规律以及动力定位(DP)工况下侧推桨45%负荷时的舱室噪声规律;对比不同激励对舱室噪声的影响,并分析舱室噪声预测时应考虑的一些因素。通过对比不同工况下的噪声预测值与实测值发现,艏侧推桨是平台工作船最重要的噪声源,尤其是在侧推桨出现空泡情况下,噪声超标严重。分析结果可为该类型船舶的降噪措施提供参考。     

基于小波网络的水下机器人故障诊断研究

由于水下机器人系统的复杂性、不确定性及强非线性等使得对其建模异常困难,采用一种最小调整的小波神经网络对其进行运动建模以获得理想的建模效果.通过该网络的自学习,调节小波函数的伸缩因子与平移因子以及网络连接权值,既能以任意精度逼近函数的整体轮廓,也能捕捉函数的变化细节,使得函数的逼近效果较好.对比模型的输出与实际传感器测量值来生成残差,通过分析残差特性来提取故障诊断判据,进而完成推进器故障诊断.完成了推进器故障诊断的仿真试验,仿真结果验证了该方法的有效性和可行性.     

全廻转舵桨船航向控制研究

全回转舵桨船操纵机动性强,但航向稳定性差,在长程航行中尤其需要采用航向自动控制技术。针对双舵桨驱动的"润江1"科考船,将卡尔曼滤波器与模型预测控制器级联建立了适用于舵桨驱动船的航向控制系统,具备滤除高频波浪干扰并有效处置舵桨限制条件的功能。仿真测试和船模控制试验充分验证了上述系统的有效性,适用于舵桨驱动船的航向控制。     

基于凹槽结构的泵喷推进器梢涡控制效果及计算方法

为了降低泵喷推进器的辐射噪声,借鉴航空发动机"处理机匣"技术,在泵喷推进器导管内壁上开设凹槽结构,达到降低泵喷推进器转子梢涡强度、抑制梢涡空化的目的。针对某型泵喷推进器,采用结构化网格,对比分析了无凹槽和有凹槽喷泵喷推进器的梢涡强度,结果显示,导管凹槽能够有效削弱梢涡强度;分析了湍流模型、网格数量和时间步长对计算结果的影响,初步建立了导管凹槽梢涡抑制效果的数值计算方法,研究结果为泵喷推进器梢涡控制提供了新的技术路径和技术支撑。     

基于神经网络的水下机器人推进器故障诊断

为提高水下机器人系统的总体可靠性,开展了推进器故障诊断研究。在三层BP神经网络的基础上,提出了一种改进的递归神经网络并推导了网络的训练算法。利用直航、转艏等试验对网络进行训练,将训练好的网络用于水下机器人运动建模,对比模型的输出与实际传感器测量值来获取残差,通过分析残差特性来提取故障诊断判据,进而进行推进器故障诊断。将提出的方法应用到仿真试验和海上试验中,得出了相应的试验结果。通过对试验结果的分析研究,验证了方法的有效性与可行性,同时也表明该方法在工程应用方面具有一定的参考意义。