基于速度特征的内河LNG船舶三维动态安全区建模方法

为提高LNG船舶安全区设置的科学性,保障内河水域LNG船舶的通航安全,提出了一种基于速度特征的内河LNG船舶三维动态安全区建模方法。基于LNG船舶航行方向和速度变化的特点,将传统速度的线性分布模型改进为随机分布模型;利用区域分解法,将复杂的三维几何区域分解成若干个子区域,建立相应的边界方程;基于船舶间极限通过设定约束条件,根据其几何形状,运用停船视距理论、船舶漂移计算方法和富余水深计算方法对安全区内部结构不同方位的安全距离进行数值求解。针对某内河LNG船舶,通过设置不同速度条件进行仿真验证。研究结果表明:该模型能较真实反映船舶安全区在速度影响下的差异变化,为内河LNG船舶航路规划起到参考作用。

基于航道-船闸系统模型的内河多线船闸调度优化仿真

为了缓解船舶过闸需求和船闸服务能力之间的矛盾,以内河多线船闸为研究对象,利用元胞自动机原理建立了包括顺直段和弯曲段的航道船舶交通流模型,在考虑闸室分配规则、BL排样算法和多闸室并行调度规则的基础上建立了多线船闸调度优化仿真模型,并利用内河航运系统船舶交通组织方法,将船闸与航道两个子模型看成系统模型中的节点和通道,建立了船闸-航道一体的多线船闸系统调度优化模型。以长洲水利枢纽四线船闸为研究对象,根据建立的船舶交通流模型和多线船闸系统调度优化仿真模型对航道船舶交通流时空分布特性、船闸调度优化指标等进行了仿真分析。试验结果表明:船舶上下行平均延误较实际分别降低了10.3%、8.8%,上下行闸室利用率分别提高了7.4%、7.1%。

基于元胞自动机的内河弯曲航道饱和度仿真试验研究

为了解内河弯曲航道服务水平,提高内河运输经济效益,通过元胞自动机仿真方法进行内河弯曲航道离散化建模,将弯曲航道分为顺直航段、弯曲航段、单向控制段和分汊航段四个模块分别构建元胞运动规则。结合元胞自动机时空演变的多样性以及对船舶运动行为特征的准确模拟,使用编程语言Python搭建仿真试验环境并设置参数进行仿真试验,以长江下游尹公洲航道为案例进行仿真分析,得到尹公洲航道最大通过能力和航道服务水平,航道整体饱和度处于波动状态,存在明显的时间差异性。仿真结果表明建立的模型可准确表征航道达到饱和状态时的交通流特点,在特定通航条件下采用论文所建模型可对内河弯曲航道服务水平进行评价。

航海技术专业本科毕业论文通过率影响因素分析

针对某高校航海技术专业毕业论文未通过率较高的问题,对2019—2022年航海技术专业本科毕业生及指导教师进行调查和访谈,并基于事故树分析方法,以“毕业论文未通过”为顶事件,分析教师、学生等方面因素对顶事件的影响程度,进而从学生、教师及管理等方面提出提高毕业论文质量的策略和建议。

狭长通航隧洞船舶火灾人员应急疏散仿真研究

通航隧洞是一类为船舶穿越高山峡谷提供通航条件的新型通航建筑物,发生火灾时有害气体易于堆积、人员逃生路径狭窄、应急疏散难度大。针对待建的贵州乌江思林通航隧洞构建典型船舶火灾和人员疏散逃生模型,分析火灾事故发展过程中的特征参数变化情况,基于有毒有害气体和温度的安全限值,对横通道间距、船舶编队等因素影响下的人员疏散安全风险进行评估。结果表明:横通道间距为200 m时,3艘货船、2艘货船和1艘客船的编队情况符合人员疏散安全评估;横通道间距为300 m和400 m时,所有编队情况均无法满足人员疏散安全评估,其主要危险因素为持续吸入有毒有害气体。因此,在保障安全前提下,隧洞不宜设置300 m及以上横通道间距,客船疏散难度大,应采取下船翻坝运输的方式过坝。

面向客船火灾的人员逃生路径规划研究

文中针对火灾蔓延对人员逃生过程的影响,提出一种客船火灾蔓延条件下基于改进蚁群算法的逃生路径规划算法.根据客船三维模型进行火灾蔓延模拟以掌握火灾蔓延态势,定义逃生人员火灾产物耐受限值进行可逃生区域识别,确定安全逃生节点.引入目标方向改进启发函数,避免陷入局部最优,加入最差蚁群的影响和信息挥发系数自适应化,改进蚁群算法的信息素更新机制.通过安全路径二次优化,减少规划出的路径中多余拐点.结果表明:改进后的蚁群算法可以有效地用于客船发生火灾时人员的逃生路径规划.

长江弯曲航道船舶航迹控制方法研究

文中建立考虑舵机伺服系统特性和风、流干扰的线性船舶动力学模型,确定仿真实验船舶的各个必要参数.引入最优控制策略,以航速为自变量设计不同航速下基于最优控制策略的PID(proportion integral differential)航向控制器OP-PID Controller(optimal PID controller),在不同航速下分别采取PID和OP-PID进行了航向控制仿真.在航向控制器的基础上,结合航段跟踪决策算法、改进的LOS(line-of-sight)制导方法获取航向偏差,以航向偏差驱动OP-PID间接航迹控制器.以OP-PID和改进的LOS组成的航迹控制方法进行了静水环境中和外界干扰下的航迹控制仿真实验.结果表明:基于改进LOS制导方法和OP-PID航向控制器可以较好地跟踪弯曲航道计划航线,舵角和转向幅度均小于现有航迹控制器.

基于黎曼球面投影变换的船舶会遇风险感知建模

文中提出一种基于黎曼球面投影变换的船舶会遇风险感知模型,将船舶相对运动轨迹投影为黎曼球面上的相对曲线运动,利用黎曼球上船舶的相对速度与相对距离构建会遇风险模型.基于三种会遇局面和实际事故案例进行仿真,并基于案例与传统模糊综合评价模型作对比分析模型可靠性.结果表明:所提模型能有效地评估船舶会遇风险,实时可视化输出更为直观,便于辅助船舶避碰决策.

基于博弈的干支交汇水域船舶汇入意图识别

文中基于博弈理论和船舶碰撞危险度量方法,构造包含安全收益、时间收益和规则约束的汇入决策收益函数,采用船舶冲突排序运算方法量化确定汇入决策时机,构建干支交汇水域船舶汇入意图识别模型.为精准估计模型权重,以决策收益最大化为下层目标,意图识别误差最小化为上层目标,设计基于双层优化方法的模型参数估计框架.运用长江江苏段实测数据验证了所提模型的有效性.结果表明:本文所提模型的汇入意图识别准确率达到了94.64%.

基于三维视频融合的智慧港口全景建模研究

针对港区监控视频图像之间联动性差与缺乏三维立体视觉感受等问题,提出一种基于三维视频融合的港口全景建模方法。首先,基于倾斜摄影对港区进行三维重建,在重建过程中利用体素滤波法处理点云数据,以构建轻量化模型;其次,提出一种改进SURF(Speeded-Up Robust Features)算法进行图像相似配准,以求解相机姿态,实现三维模型与视频的融合;最后,以武汉某港口为实验区域,基于Cesium开源引擎实现了三维全景模型可视化渲染。结果表明,上述方法可以将港口监控视频流以纹理的形式投影到实景模型上,构建含有实时视频数据的三维全景模型,解决港口监控现存问题,为实现智慧港口立体监控提供一种新思路。

基于改进DBSCAN的船舶会遇识别模型

为解决大数据下船舶会遇识别算法效率不高且存在误判等问题,提出一种融合国际海上避碰规则(International Regulations for Preventing Collisions at Sea,COLREGs)的带噪声的基于密度的空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法,建立船舶会遇识别模型。在DBSCAN算法对邻域内的船舶数量进行统计时,计算船舶间的最近会遇距离(distance to closest point of approach,DCPA)和最近会遇时间(time to closest point of approach,TCPA),初步筛选邻域内的噪声点;基于模糊综合评价模型计算船舶会遇风险,对邻域内的船舶进行二次筛选,实现船舶会遇态势的提取。结果表明:改进后的DBSCAN算法过滤掉传统DBSCAN算法识别到的非会遇局面,并且在同一会遇局面下的船舶数量均保持在4艘以内;输出的会遇船舶风险演变趋势对实际水域内高风险船舶的监控适用性较好,能有效辅助船舶避碰。所提识别模型对保障航行安全和提高海事监管效率具有重要意义。

复杂交汇水域船舶航路网提取方法研究

文中提出了一种适用于复杂交汇水域船舶航路网的提取方法.采用轨迹聚类算法获取水域主要船舶交通流,通过水域栅格化将各船舶交通流转化为栅格图像,运用图像细化的原理从不同交通流中提取对应船舶航路,以距离阈值为标准识别航路之间的交汇点,最终形成水域船舶航路网.结果表明:该方法不仅可有效提取水域内主要船舶航路以及航路交汇点,还可同时获取交汇点密集区域.

基于改进DP算法的船舶轨迹自适应压缩方法

文中通过结合滑动窗算法.考虑船舶轨迹几何特性与船舶转向角动态因素,自适应分割船舶轨迹中的弯曲段与直线段部分,并自适应选取各自对应的压缩阈值.实现对轨迹数据的压缩.在保留更多重要特征点的前提下,提高了轨迹压缩率.利用尹公洲水域的船舶轨迹数据,通过对比改进压缩方法与传统方法,验证了文中方法能够在保留较多轨迹特征点的前提下,对轨迹数据进行大幅度压缩.

航行控制算法的智能评估架构设计

控制算法测试验证评估是确保智能船舶航行性能可靠性和安全性的关键。本文梳理了国内外智能评估技术的发展现状,以Transas船舶航行模拟器为船舶智能航行虚拟测试平台,进行航行控制算法测试评估。根据船舶直线段和弯曲段航行特征建立评估指标,提出航行控制算法智能评估系统的设计思路、框架结构和构建流程,初步建立虚拟仿真测试下的船舶航行控制算法智能评估体系,指出该智能评估系统所涉及的关键技术。基于以上研究,对船舶航行控制算法虚拟测试评估技术和未来改进方向进行总结。

长江下游桥区动态自适应自主航行决策方法

针对长江下游桥区环境复杂且时变,存在特殊航行规则、可航水域受限等问题,提出一种自主航行决策方法。在该类水域,基于数字化交通环境模型,结合导航模型、船舶操纵运动数学模型(MMG)、航向航迹控制方法构建自动航行模型。以航行规则和良好船艺为前提计算可行操纵区间,依靠时序滚动框架消除剩余误差和自适应目标船(TS)机动,求取自主航行决策方案。仿真结果表明:该方法能自适应时变环境,实现自适应多目标避让,并沿推荐航线安全通过,为桥区水域自主航行提供一种自适应的决策方法。

基于改进动态窗口算法的船舶局部路径规划

文中提出了一种基于改进DWA算法的船舶运动路径规划.该方法通过模糊控制方法制定模糊规则,并设计模糊控制器.在面对不同复杂动态环境时,可以动态调整自身评价函数的权重.设计了静态、动态障碍物两种场景下的仿真对比实验.结果表明:所提出的方法能适应各种复杂外界环境.

基于轨迹的内河船舶行为模式挖掘

从内河海量的船舶AIS数据中提取出有用的交通知识,辅助水上安全监管,对于研究日益复杂的水上交通安全形势具有重要意义。基于内河船舶行为特征,构造由船舶位置、航速和航向4个维度组成的船舶航行状态空间来描述船舶行为。针对传统DBSCAN聚类算法提取状态空间中相似船舶轨迹存在计算复杂高的问题,提出增量式算法改进DBSCAN算法用以高效地计算不同船舶的行为模式;然后利用核密度估计等统计方法对不同模式的船舶行为特征进行数据挖掘,得到船舶航速、航向和位置的时空分布特征规律,进一步挖掘不同行为模式下的船舶微观特征。以武汉航段的汉江分叉航道水域作为研究案例,利用所提的方法对该水域分析研究,得到了6类不同行为模式,挖掘出不同模式下分叉航道内船舶静态属性信息(船舶类型、船舶尺寸)、空间分布特征(轨迹点分布、航速分布、航向分布)、船舶到达规律等信息。利用该模型所提取的知识有助于水上监管人员迅速获取水域交通态势,从而提高水上交通安全监管的水平和效率。

基于BO-GRU和AKDE的船舶异常行为识别

船舶异常行为识别是海事安全科学理论研究的重要组成部分,对异常行为的识别是海事监管的主要内容,对于船舶安全以及海上交通安全具有重要意义。针对船舶异常行为的识别,提出一种基于贝叶斯优化器(BO)改进的门控循环单元(GRU)BO-GRU和自适应核密度估计(AKDE)的船舶异常行为识别方法。利用BO-GRU对船舶经纬度、航向和速度进行点预测,并对基于该神经网络所得到的预测值跟实际值进行比较得到误差数据集,利用AKDE对误差数据集进行非参数估计,以得到不同置信度下的船舶轨迹特征数据波动区间。试验基于天津港船舶自动识别系统(AIS)数据,通过与基础GRU、长短期记忆网络(LSTM)和双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)相比较,验证BO-GRU预测精度更高;AKDE相比于其他方法估计能更好地拟合,并及时发现船舶异常行为。

内河船舶AIS网络通信性能研究

随着船舶数量的日益增长,密集通航水域AIS系统的信道负载迅速增大,出现系统时隙冲突、信道拥塞、AIS网络通信异常等现象,导致AIS应用的可信度降低,成为船舶航行安全的隐患。为了更为精确、及时地反映AIS网络通信性能的实际状况,基于AIS综合应用平台实时监测AIS网络通信性能指标,以长江武汉段AIS数据为基础,选取一周的指标监测数据,从网络容量、网络信道负载率、网络吞吐率、网络阻塞率、网络利用率5个方面对该水域AIS网络通信性能进行评价分析,并通过仿真研究了AIS网络通信性能的变化趋势和极限状况。研究结果表明现阶段长江干线武汉段AIS网络信道负载率在15%左右,吞吐率接近100%,通信性能良好。随着船舶数的增加,网络信道负载率达到60.5%时,出现AIS网络通信阻塞现象,并得到通信阻塞时13种运动状态下的船舶数分布。研究结果客观、准确地反映了研究水域的AIS网络通信性能,为内河海事主管机关监控、管理、调控AIS系统提供技术支撑。

船舶避碰虚拟测试场景生成方法

结合虚拟测试验证要点,梳理测试场景构成要素,实现场景要素跨域融合,构建测试船、目标船和环境间的博弈与对抗行为特征,针对场景表示的3种抽样层次,提出面向虚拟测试的场景生成方法。基于场景优化生成方法,在场景组合生成方法的基础上离线生成测试场景,主要针对参数空间的边缘场景,让智能算法参与场景生成过程,其场景覆盖度更低,通过测试高风险的边界场景,以测试特定系统性能效果。以单船避碰为例,在虚拟仿真测试平台进行仿真验证,结果表明优化生成后的场景文件能够有效降低场景生成数量,显著提升生成效率,且在场景交互博弈、覆盖率和可重复测试等方面具有良好性能。