基于AQPSO算法的圆碟形水下滑翔机路径规划

为解决复杂海洋环境影响下圆碟形水下滑翔机的路径规划问题,采用多黏性Lamb涡叠加方法模拟洋流环境模型。以最小能量消耗为优化目标,结合B-spline方法生成光滑的曲线路径,采用自适应性基于量子行为的粒子群优化算法对圆碟形水下滑翔机的路径选择进行优化求解。将该算法与粒子群优化算法和基于量子行为的粒子群优化算法相对比,仿真结果验证了各算法在求解航行路径问题方面的有效性。此外,基于能耗最优原则分析各算法的适用性。

基于OPC技术的船舶电气控制系统故障设置及智能考核平台的研究与实践

轮机管理人员应具备电气控制系统的检查、测试和故障诊断能力,本文从如何有效提高实际动手能力出发,基于OPC网络技术,研制开发船舶电气控制系统故障设置及职能考核平台及建立专业实验室。

基于改进人工势场法的水下自主航行器路径规划

针对水下自主航行器(AUV)在水下复杂环境下的路径规划问题,提出改进人工势场法的路径规划算法。在传统人工势场法的基础上,提出考虑避障半径的斥力场函数方法,进一步优化规划路径。通过设置子目标点法和距离比较法,有效解决二维和三维空间下的局部最小值点问题和目标不可达问题。通过仿真对比验证提出的基于改进人工势场法的水下自主航行器路径规划算法的有效性。

基于改进A^*GBNN算法的AUV路径规划

针对现有的离散生物启发神经网络(GBNN)算法在未知环境下存在的路径规划时间长和易陷入局部最优等问题,提出一种结合A^*和GBNN模型的改进算法。在GBNN活性值栅格网络中,该算法将各栅格的活性值作为A^*的代价函数进行运算,并使用跳点搜索规则优化,实现未知环境下的实时路径规划。仿真试验结果表明,该算法能有效改善自主水下航行器在未知环境下的寻路效率,满足自主水下航行器实时路径规划需求。

基于语义分割的船舶机舱初期火灾识别算法

为了解决经典语义分割模型对船舶机舱初期火灾中小火焰及稀薄烟雾检测能力有限的问题,提出一种改进DeepLabv3+模型算法,通过重新设计DeepLabv3+模型的解码网络,采用上采样倍数为2的近端插值逐步上采样结构,在编码网络采用更大的卷积核以增大模型感受野,并在损失函数上,提出一种新的幂次方损失函数,实验结果表明,改进后的DeepLabv3+模型与原始模型相比,mIoU总体提升了6.26%,并且可进一步提升模型对火灾初期中小火焰及稀薄烟雾的识别性能。