复杂海洋环境下水上施工平台导向套架法施工技术

以平潭海峡公铁两用大桥非通航孔简支钢桁梁墩施工平台搭设为例,阐述施工平台导向套架施工技术,导向套架法施工技术是悬臂施工平台搭设施工技术的拓展,通过导向套架的自稳能力,克服地质及水文条件导致平台桩基础的失稳问题。采用区域辐射施工,最终完成整个施工平台施工的技术,为同类型桥梁施工提供借鉴作用。

基于U 2-Net深度学习模型的沿海水产养殖塘遥感信息提取

针对近海沿岸复杂地理环境中“同谱异物”效应导致传统方法提取水产养殖塘边界模糊、精度较低的问题,提出了基于U 2-Net深度学习模型的沿海水产养殖塘遥感信息提取方法。首先,对遥感影像进行预处理,选择合适的波段组合方式以区分养殖塘和其他地物;其次,通过目视解译进行样本制作;然后,利用U 2-Net深度学习模型训练并提取沿岸养殖塘;最后,利用局部最佳法确定养殖塘范围。实验结果表明,该方法平均总体精度达到95.50%,平均Kappa系数、召回率和F值分别为0.91,91.45%和91.01%;在养殖塘个数及面积评价方面,提取出养殖塘区19块,共计9.79 km^(2),区块数和面积的平均准确度分别为94.06%和93.18%。本研究能够快速、准确地开展海岸带区域养殖塘制图,能够为海洋资源管理和可持续发展提供技术支持。

海岛礁及周边复杂环境动态三维建模

对海岛礁及周边包括海浪、潮汐、潮流、温度等在内的复杂环境要素及其特点进行了分析。针对海洋复杂要素的特点,提出了适用于海洋高动态的面向可细分对象的时空数据模型,能够有效地对高动态及交互性较强的对象进行建模。以舟山群岛附近海域为例,对海岛礁及周边复杂环境进行了动态三维建模,并在Geoglobe等平台上进行了验证。实验表明,该模型对海岛礁及周边复杂环境建模有较好的实用性。

基于蚁群模拟退火算法的水下机器人路径规划

全局路径规划是水下机器人（AUV）研究领域的重要课题之一，文中研究已知障碍物环境条件下的水下机器人路径规划问题；提出一种分布路径规划方法，首先建立移动机器人路径规划的数学模型，介绍了蚁群算法、模拟退火算法的原理，然后考虑到蚁群算法搜索时间较长，易出现停滞现象的缺点，提出蚁群模拟退火算法来解决大范围海洋复杂环境下水下机器人的路径规划问题；通过仿真实验，表明所提算法有效，并且计算简单、收敛速度快，能够满足水下机器人导航的要求。

舟山群岛海岸线遥感信息提取及时空演变分析

作为我国第一个由岛屿组成的地级市,舟山市具备丰富的海洋资源,准确监测海岸线动态信息对其意义重大。而悬浮泥沙含量较大、岸线曲折、滩涂众多等给舟山群岛海岸线提取和时空演变分析带来了挑战。针对此问题,基于缨帽变换在表征地物含水量方面的优势,利用长时间序列卫星遥感数据开展海岸线时空演变分析。结果表明,该方法能够有效去除悬浮泥沙、岸线曲折、滩涂的影响,准确提取了海岸线动态信息。2000—2018年间的海岸线遥感信息提取结果表明,由各种人类活动主导的围填海使得舟山市海岸线总长度增加了约327.36 km,年均增加长度为18.19 km/a,年均增长速率为0.72%,岛屿面积增加了约112.26 km^(2),年均增加面积为6.24 km^(2)/a,年均增长速率为0.49%。研究可为提高复杂海洋环境下海岸线遥感信息提取精度、海岸开发与保护等提供参考。

具有外源输入的船舶横摇运动NARX神经网络预测

为了提高船舶在风浪中航行的安全性,需要精确地预测船舶在风浪中的横摇运动,以提高船舶横摇控制效果,本文通过应用一种带外源输入的非线性自回归(NARX)神经网络预测方法预测船舶横摇运动。该方法考虑了实船操纵性试验数据受风、浪、流等外界因素的的影响,将实测的风向、风速、流速、流向、浪向以及浪高的数据作为外源输入,能够有效提高船舶横摇运动的预测精度。基于“育鲲”轮,利用该方法对实际船舶海上横摇运动进行了实时预测实验,并将其实验结果与SAPSO-BP神经网络模型的预测结果进行对比。从对比结果可以看出,本文所提方法对复杂海浪环境具有良好的适应性,NARX模型的预测精度优于普通反向传播(BP)神经网络和自适应粒子群算法优化的普通反向传播(SAPSO-BP)神经网络.

“水下域”作战仿真技术在提高水下作战效能中的应用

分析了海军水下作战面临的挑战和新需求,提出作战仿真技术作为水下作战效能提升的“倍增器”,进一步加强复杂水下环境和目标特性的建模与仿真研究,充分发挥水下作战装备在复杂战场环境中的协同作战能力,利用水下作战仿真技术和成果,从作战使用角度提升水下作战总体作战效能,赢得未来可能在水下发生的协同化、体系化的高强度对抗。

水面无人艇近程反应式危险规避方法研究

提出一种水面无人艇近程反应式危险规避算法.通过分析水面无人艇的运动特性,计算出水面无人艇当前动态窗口,采用弧线法对周围环境中障碍物进行处理,并将规避行为选择的多目标优化问题转化为一个单目标优化问题,通过快速搜索水面无人艇的动态窗口获得一组最优解.实验证明此方法具有快速性、稳定性和可靠性,能够胜任水面无人艇在复杂海洋环境中进行快速反应式危险规避.