检索结果-内蒙古大学图书馆

船舶工程 2022年第4期44卷 8-13,37页

作者：玄世龙许志远孙帅曲胜大连海洋大学航海与船舶工程学院辽宁大连116023

针对传统A^(*)算法在规划路径过程中存在所拓展路径非全局最优路径的问题,提出一种禁忌搜索算法对其进行优化,将已搜索路径放入禁忌表中进行多次迭代,将迭代结果进行比较产生最优路径。为进一步验证禁忌搜索算法优化的有效性,在阑珊格... 详细信息

针对传统A^(*)算法在规划路径过程中存在所拓展路径非全局最优路径的问题,提出一种禁忌搜索算法对其进行优化,将已搜索路径放入禁忌表中进行多次迭代,将迭代结果进行比较产生最优路径。为进一步验证禁忌搜索算法优化的有效性,在阑珊格搭建的海域环境中进行仿真比较,结果表明,相比于A^(*)算法和人工势场法,禁忌搜索优化算法在无人船路线规划中凭借其全局性能够更准确地规划出最优路径。

关键词：无人船路径规划 A^(*)算法禁忌搜索算法

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AUV海底地形匹配导航方法综述

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船舶工程 2023年第2期45卷 167-176页

作者：高靖萱张亚孙风胜大连海洋大学航海与船舶工程学院辽宁大连116023

基于智能水下机器人(AUV)导航任务需求与战略规划,总结国内外海底地形匹配导航技术研究现状,分析海底地形匹配导航系统应用中所需的关键技术及解决途径,包括滤波算法、地形特征提取和测深数据处理等。系统性归纳海底地形匹配导航的前沿... 详细信息

基于智能水下机器人(AUV)导航任务需求与战略规划,总结国内外海底地形匹配导航技术研究现状,分析海底地形匹配导航系统应用中所需的关键技术及解决途径,包括滤波算法、地形特征提取和测深数据处理等。系统性归纳海底地形匹配导航的前沿方向,并结合我国的研究现状与发展需求展望海底地形匹配导航未来的发展方向,即发展高精度水下激光测距地形测绘设备、发展低分辨率先验海图下的海底地形匹配导航算法,以及通过深度学科交叉趋势提升海底地形匹配导航的精度、效率和鲁棒性。

关键词：智能水下机器人海底地形匹配导航滤波算法地形特征提取测深数据处理

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HDPE楔形体入水砰击数值模拟及影响因素

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舰船科学技术 2024年第16期46卷 56-63页

作者：沈烈赵薇隋江华惠卓凡大连海洋大学航海与船舶工程学院辽宁大连116023

针对高密度聚乙烯(HDPE)材料楔形体垂直入水砰击响应的问题,建立楔形体三维数值模型,采用ALE(任意拉格朗日欧拉)流固耦合数值计算方法开展数值模拟研究,分析不同入水速度、斜升角、板厚对楔形体入水冲击响应特性的影响。研究结果表明,... 详细信息

针对高密度聚乙烯(HDPE)材料楔形体垂直入水砰击响应的问题,建立楔形体三维数值模型,采用ALE(任意拉格朗日欧拉)流固耦合数值计算方法开展数值模拟研究,分析不同入水速度、斜升角、板厚对楔形体入水冲击响应特性的影响。研究结果表明,随着入水速度的增加,楔形体加速度峰值增大且相同时间内入水方向位移也增大;楔形体两翼形变与楔形体板厚成反比,增大板厚可以有效减小楔形体的形变;随着斜升角的增大,楔形体所受砰击压力和加速度峰值均明显减小,但对两翼变形的影响不明显。研究成果可为HDPE船舶的工程设计及应用提供一定参考。

关键词： HDPE楔形体入水砰击入水速度板厚斜升角

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船用柴油机活塞热机耦合分析及其优化设计

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船舶工程 2022年第6期44卷 71-77页

作者：宋研研高国栋大连海洋大学航海与船舶工程学院辽宁大连116023

以某船用柴油机活塞为研究对象,通过建立活塞的热机耦合模型,运用有限元分析软件对活塞进行热机耦合仿真,得到活塞耦合场的温度、变形和应力分布。分析在活塞头添加不同厚度的钛合金隔套对活塞强度的影响,根据分析结果得出在活塞顶面和... 详细信息

以某船用柴油机活塞为研究对象,通过建立活塞的热机耦合模型,运用有限元分析软件对活塞进行热机耦合仿真,得到活塞耦合场的温度、变形和应力分布。分析在活塞头添加不同厚度的钛合金隔套对活塞强度的影响,根据分析结果得出在活塞顶面和第一环岸处加3mm厚度钛合金隔套的最佳改进方案。对改进前后的活塞进行仿真对比发现:改进后的活塞相比改进前的活塞,除了顶面温度,其余关键部分的温度均有所下降,最大耦合应力由原来的600.74MPa降低为567.71MPa。改进后的活塞能较为有效地阻滞热流传递,降低活塞的最大耦合应力,可供今后船用柴油机活塞的设计参考。

关键词：船用柴油机活塞热机耦合热流传递优化设计

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基于可视化编程的船舶主尺度智能寻优模型构建

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船舶工程 2022年第7期44卷 122-129页

作者：黄亚南司萌陈蒙乐康琪周俊秋大连海洋大学航海与船舶工程学院辽宁大连116023

针对基于传统评判方法的技术经济论证无法对方案进行充分改进,且计算结果精度不高、效率低等缺点,基于可视化编程环境,结合Pareto前沿理论的遗传算法和TOPSIS法构建了船舶主尺度技术经济智能寻优模型,并以秋刀鱼兼鱿鱼钓船为例进行了船... 详细信息

针对基于传统评判方法的技术经济论证无法对方案进行充分改进,且计算结果精度不高、效率低等缺点,基于可视化编程环境,结合Pareto前沿理论的遗传算法和TOPSIS法构建了船舶主尺度技术经济智能寻优模型,并以秋刀鱼兼鱿鱼钓船为例进行了船型方案寻优。该智能寻优模型弥补了传统技术经济论证方法的不足,能够在船舶设计初期较快速、准确地为设计人员提供优秀的船型方案,并为同类船舶的船型选优提供有益参考与技术支持。

关键词：船舶主尺度可视化编程环境智能优化方法技术经济论证多目标寻优多属性决策

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甲板上浪对渔船甲板作业人员安全的影响

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船舶工程 2022年第5期44卷 65-70页

作者：庞洪祯张亚栾剑王乐白世阳大连海洋大学航海与船舶工程学院辽宁大连116023

渔船在恶劣的海况下航行时,容易受到甲板上浪的影响,进而使甲板上作业人员的安全性受到影响。基于势流理论、概率统计方法和洪水波理论,计算甲板上浪概率和甲板上浪产生的冲击力。通过计算作业人员承受的上浪冲击力、摩擦力和安全设备... 详细信息

渔船在恶劣的海况下航行时,容易受到甲板上浪的影响,进而使甲板上作业人员的安全性受到影响。基于势流理论、概率统计方法和洪水波理论,计算甲板上浪概率和甲板上浪产生的冲击力。通过计算作业人员承受的上浪冲击力、摩擦力和安全设备的防护力,分析人员安全状况,给出相关应对建议。

关键词：甲板上浪冲击载荷渔船相对运动洪水波理论

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基于FTA-BN的中国商渔船碰撞事故因素分析

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大连海洋大学学报 2024年第5期39卷 864-873页

作者：王煜王庸凯任玉清朱恩波邓蔚林大连海洋大学航海与船舶工程学院辽宁大连116023 大连海洋大学水产与生命学院辽宁大连116023

为探究中国商渔船碰撞事故的原因和预防策略,本文深入分析了近十年中国海事局官网公开发布的189起典型商渔船碰撞事故调查报告,提取出25个风险因素,并运用帕累托图法识别了事故双方的主要过失。基于这些风险因素,构建了事故树模型,并成... 详细信息

为探究中国商渔船碰撞事故的原因和预防策略,本文深入分析了近十年中国海事局官网公开发布的189起典型商渔船碰撞事故调查报告,提取出25个风险因素,并运用帕累托图法识别了事故双方的主要过失。基于这些风险因素,构建了事故树模型,并成功转化为贝叶斯网络模型,通过推理比较模型的前验和后验概率,揭示出商渔船碰撞事故的7个主要风险因素和主要致因链。结果表明,人为因素如瞭望不当、安全意识缺乏等占据重要地位,是防范商渔船碰撞事故的重要环节;瞭望不当→航行失误→船舶操纵失误是导致商渔船碰撞事故发生的主要致因链。本研究结果可作为预防商渔船碰撞事故的决策参考,对保障海上交通安全和推动海洋渔业可持续健康发展具有一定的实用价值。

关键词：海上交通安全商渔船碰撞事故帕累托图法事故树(FTA) 贝叶斯网络(BN) 致因链

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基于GRU-DconvLSTM的船舶轨迹预测

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船舶工程 2023年第6期45卷 124-129,139页

作者：赵琦许志远葛佳薇大连海洋大学航海与船舶工程学院辽宁大连116023

利用深度学习方法预测船舶未来航行趋势,对海上交通安全以及船舶管理具有重要意义。在船舶自动识别系统(AIS)中已知的经度、纬度、航速数据基础上,提出一种基于门控循环单元结合双卷积层长短期记忆神经网络(GRU-DconvLSTM)预测模型。根... 详细信息

利用深度学习方法预测船舶未来航行趋势,对海上交通安全以及船舶管理具有重要意义。在船舶自动识别系统(AIS)中已知的经度、纬度、航速数据基础上,提出一种基于门控循环单元结合双卷积层长短期记忆神经网络(GRU-DconvLSTM)预测模型。根据原始数据的变化趋势,采用标准差法对数据中的异常值进行处理,得到最终试验数据。该模型一方面通过门控循环单元(GRU)学习船舶历史数据上的运动规律;并采用双卷积层与长短期记忆神经网络(LSTM)结合的形式充分提取数据深层信息,提高模型对时序数据深层次特征的挖掘能力。将该模型与卷积长短期记忆神经网络(CNN-LSTM)、卷积门控循环神经网络(CNN-GRU)以及卷积层长短期记忆(Conv-LSTM)神经网络等3个模型进行对比,将均方根误差、平均绝对误差、平均绝对百分比误差作为评价标准,结果表明,GRU-DconvLSTM模型在经度和纬度预测上误差较小,精确度较高。

关键词：船舶自动识别系统数据门控循环单元双卷积层长短期记忆神经网络轨迹预测

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基于SW-BiConvLSTM的船舶轨迹预测

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船海工程 2024年第4期53卷 36-42,47页

作者：赵琦许志远葛佳薇董婕大连海洋大学航海与船舶工程学院辽宁大连116023

为了对船舶未来时刻的轨迹或航行趋势进行更加精准预测,进一步增强海上交通安全,提高海上安全航行水平,提出一种基于滑动窗口的双向卷积长短期记忆神经网络(SW-BiConvLSTM)的预测模型。该模型使用滑动窗口提取预处理过AIS数据,然后将提... 详细信息

为了对船舶未来时刻的轨迹或航行趋势进行更加精准预测,进一步增强海上交通安全,提高海上安全航行水平,提出一种基于滑动窗口的双向卷积长短期记忆神经网络(SW-BiConvLSTM)的预测模型。该模型使用滑动窗口提取预处理过AIS数据,然后将提取到的数据输入到双向卷积长短期记忆神经网络中,通过滑动窗口进行输出,最终实现对船舶未来轨迹的预测。将该模型与LSTM、GRU及ConvLSTM等模型分别在直线航行、转弯航行及连续转弯航行3个场景进行对比,结果表明,相较于对比模型,本模型在单步及多步实验上均有更好表现。

关键词： AIS数据轨迹预测神经网络滑动窗口

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基于改进YOLOv5的无人船视角目标检测方法

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中国航海 2024年第3期47卷 158-165页

作者：隋江华沈凡孙宇许文凯白春鹏大连海洋大学航海与船舶工程学院辽宁大连116023

针对复杂海况下无人船小尺度水面目标检测效果不佳及无人船数据集出现的样本不均衡的情况,本文提出一种改进YOLOv5的无人船水面目标检测方法。首先,将YOLOv5中主干网络部分替换为GhostNet轻量化网络。其次,在特征提取网络中加入全局空... 详细信息

针对复杂海况下无人船小尺度水面目标检测效果不佳及无人船数据集出现的样本不均衡的情况,本文提出一种改进YOLOv5的无人船水面目标检测方法。首先,将YOLOv5中主干网络部分替换为GhostNet轻量化网络。其次,在特征提取网络中加入全局空间自适应模块,以限制检测图空间维度上的影响。最后,损失函数部分基于多分类交叉熵损失函数加入可训练的噪声参数,降低样本不平衡带来的影响。通过无人船视角数据集试验结果表明,改进的方法mAP达到86.1%,相比于原始YOLOv5提升6.9%,网络的参数值降低43.4%,检测速度达到69.44帧数/秒,符合无人船等嵌入式设备的需求。改进的YOLOv5方法在检测无人船视角水面目标等情况,具有更好的检测效果。

关键词： GhostNet YOLOv5 无人船全局自适应模块

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