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[目的]在船舶航行期间,需要通过分析船舶和主机的运行参数来客观判断主机当前的工作情况,从而准确评估主机的能效状态。[方法]以状态良好的船舶运行记录为样本,结合主成分分析法和BP神经网络算法,构建船舶的航行状态识别模型和主机油耗模型,并在船舶航行期间对船舶实时运行参数进行分析,得出船舶主机在当前工况下的油耗量正常值。以某30万吨级远洋散货船为例开展模型计算验证,将正常油耗值与实际油耗值进行对比,以二者的残差值为依据,进而评估当前的主机能效状态。[结果]计算结果显示,航行状态识别模型的正确率为98.05%,油耗模型的平均误差为3.47%,2种模型的可靠性均较高。[结论]研究成果可为智能船舶的能效管理提供一定的参考。 相似文献
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针对传统路径规划算法在动态网络中的时效性和可用性不足,本文提出一种适用于时变
路网环境下的自适应动态路径规划方法。通过引入动态网络流式图划分思想,构建一种分层路
网的状态树索引,有效降低了动态路网中路径查找的计算代价,并扩展了传统路径规划算法在动
态路网中的普适性。在此基础上,将区域路况的时空变化信息融合到索引树中,进一步提出一种
基于时空层次网络的路径映射方法。并按照访问节点的距离逐步收缩最小包含区域来减少路径
查找视野,将路径查找过程转化为在层次图中的小范围寻址。为适应路网动态变化特征,路径映
射采用多路并行的双向探测策略,使得路径搜索迅速收敛于一个最优解,在动态路况变化和旅行
代价之间寻求平衡。最后,结合北京市实时交通路网数据集进行实验评估,在查询性能和自适应
调整方面验证了所提出方法的有效性。 相似文献
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