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1.
针对传统船舶空调PID控制动态性能和抗干扰能力弱的缺点,设计一种将PID控制与模糊理论相结合的模糊PID控制。利用MATLAB,分别对传统的PID控制、模糊控制和模糊PID控制进行仿真比较,发现模糊PID控制具有控制精度高、超调小、波动小、动态响应快的特点。船舶航行于复杂的环境中,舱室内热舒适温度随着外界环境变化需不断调整,对船舶空调温度控制系统采用模糊PID控制可以精确、快速地使船舶舱室达到热舒适的状态。 相似文献
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本文简述了船舶空气调节的意义与发展,着重从人对气候环境的适应性方面进行分析研究,并结合从事船舶空调教学和设计的经验以及随船在亚——欧航线上进行空调实测调查,讨论了船舶舱室空气调节参数与人的生理反应、主观感觉反应的关系。综述了国内外船舶舱室空调参数的一般标准及有关舒适空调室内参数的选择。最后提出了我国夏季现行船舶空调参数的修改意见。 相似文献
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为利用船舶的废气余热,设计一种基于余热冷管的旋转式吸附制冷空调装置.通过该装置在船舶舱室的应用和计算,得出:在柴油机烟气余热温度为300℃时,将2 500支余热冷管组合成体积为18.84 m3旋转式吸附制冷空调装置,可以为一个热负荷为100 k W船舶舱室提供空调冷量,每年节约船用燃油30 t,减少CO2排放73 734 m3. 相似文献
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基于混合遗传算法的船舶避碰路径规划 总被引：2，自引：0，他引：2
针对不同会遇态势下的船舶避碰路径规划问题,建立一种基于遗传算法和非线性规划理论的避碰路径规划模型。该模型结合遗传算法全局搜索能力强与非线性规划方法局部搜索能力强的特点,使混合后的遗传算法在性能和效率上都得到提高。综合考虑船舶安全性、路径平滑度和路径长度等因素的影响建立避碰目标函数,采用基于实数编码方式的轮盘赌选择算子、算术交叉算子和高斯变异算子,通过迭代获取全局范围内的最优解。通过仿真对模型进行可行性验证和必要性分析。 相似文献
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基于混堆模式的集装箱码头出口箱进场选位策略 总被引：2，自引：1，他引：1
针对集装箱码头出口箱进场选位问题,提出基于混堆模式的出口箱进场选位优化策略.该策略以压箱数最少为目标,建立基于整数规划的选位模型;根据发箱时较低翻箱率的要求,采用启发式算法和分布式遗传算法相结合的混合算法求解选位模型;其中启发式规则用于缩小可行解的范围,分布式遗传算法用于求近似最优解.某集装箱码头的仿真案例表明,采用该模型和算法对降低船舶压箱总数和在港时间具有一定作用,说明该出口箱混堆选位模型和算法的有效性与实用性. 相似文献
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为更高效且准确地实现船舶吨位即排水量的测量，通过多个超声波换能器和速度传感器测量多点距离和船舶速度，应用最小二乘法拟合曲线来计算船舶截面的面积，并建立船舶吨位算法模型，利用MATLAB对该模型进行仿真。通过在泰州船闸处的实际运用案例验证该模型的可行性。对比MATLAB仿真结果与实际测量结果发现，用该模型计算的船舶吨位误差较小。该模型可以更高效且准确地实现船舶吨位的测量，是一种可以代替人工测量估算船舶吨位的有效方法。 相似文献
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为提高“船闸+升船机”协同控制模式下的内河水运枢纽通航设施工作效率,分析该模式下通航设施和船舶过坝特点,提出一种用于“船闸+升船机”协同控制的基于滑动时间窗的船舶调度两阶段双目标整数规划优化模型。第一阶段采用滑动时间窗和先到先服务规则,设计不同船型的船舶过闸编队方案;第二阶段仍采用滑动时间窗,建立以船舶平均延误时间最短和最大泊位占用数最小为目标的双目标整数规划优化模型。使用带精英策略的非支配排序遗传算法(elitist non-dominated sorting genetic algorithm, NSGA-Ⅱ)进行求解,分别对船舶稀疏过坝、船舶密集过坝、船舶部分时段集中过坝3种情形进行仿真分析,并与不采用滑动时间窗的排队论模型进行比较。结果表明,3种情形下船舶平均延误时间均缩短了15%以上。 相似文献
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为提高液化天然气(Liquefied Natural Gas,LNG)船舶进出港效率,考虑影响进出港效率的多种外界干扰因素,将干扰排队模型运用到进出港交通组织方案的仿真分析中.通过仿真分析结合实例对该模型进行检验.结果表明,该模型能较好地模拟航道船舶的通过状况.该方法可为LNG船舶进出港效率评价提供重要的技术手段. 相似文献
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为寻求一种简便的船舶运动模型辨识方法,根据船舶动力学与运动学基本方程的结构形式,建立一种基于Elman神经网络的辨识模型,给出网络结构的选取和确定方法.以载质量为5万t的散货船为例,利用国际海事组织要求的几个典型的船舶操纵试验数据对网络进行训练,计算权值矩阵,获得该船舶可用于船舶操纵性分析的神经网络模型.将网络计算结果代入船舶运动学方程进行船舶航迹仿真,并与试验航迹数据进行对比,验证网络模型的精确性.比较仿真验证结果和试验数据可知,该网络模型能基本反映被辨识船舶的动态特性,验证其有效性和准确性. 相似文献
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为研究风冷式冷藏集装箱在远洋运输中的船舶舱室内的通风散热问题,以舱室内的通风散热系统为研究对象,采用ANSYS-CFD软件,模拟在送风和排风两种不同通风方式下舱室内的温度分布状况,并与实验结果对比。模拟结果与实验结果具有良好的一致性。最佳通风方式被推荐,为集装船舱室通风设计提供参考。 相似文献
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基于当量长度的游船火灾人员最优疏散路径 总被引：1，自引：0，他引：1
为能够在游船发生火灾时选择合理的疏散路径,避免和减少人员伤亡,引入当量长度,建立火灾时游船应急疏散模型,选用最短路径算法得到火灾区域至各逃生出口的多条最优疏散路径,并利用MATLAB编程实现.选取"海洋绿洲"号游船进行实证研究,在客舱着火点位置确定的情况下分别考虑游船通道阻塞和火灾扩散对最优疏散路径的影响.研究结果表明,所建立的疏散模型是可靠的。 相似文献
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为了评价船舶振动、噪声舒适度,提出基于烦恼率模型的评价方法。基于适应性理论,考虑船舶自然环境的复杂多变性,从生理、心理角度揭示人对振动等不舒适因素反应的不确定性。利用一般的振动舒适度指标——振动加速度,考虑船舶不同区域乘客和船员的振动舒适度感受,以及不同的人对同一振动的舒适度感受差异性,采用集值统计法得到烦恼率算法。实船测试和问卷调查验证了该模型的可行性和有效性。 相似文献
13.
为提高船舶航迹预测精度,解决准确建模难度大和神经网络易陷入局部最优的问题,考虑实时获取目标船AIS数据较少的特点,提出一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的航迹预测模型。选择AIS数据中的航速、航向和船舶经纬度作为样本特征变量;采用小波阈值去噪的方法处理训练数据;采用差分进化(differential evolution,DE)算法对模型内部参数寻优以提高模型收敛速度和预测精度。选取天津港实船某段航迹的AIS数据,比较基于DE-SVM与基于BP神经网络的航迹预测模型的仿真结果。结果表明,基于DE-SVM的航迹预测模型具有更高的预测精度,简单、可行、高效,且耗时少。 相似文献
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为提高船舶风压差的预测精度,使船舶能够更快稳定在计划航线上以保障航行安全,提出一种基于主成分分析(principal component analysis, PCA)法和自适应粒子群优化(self-adaptive particle swarm optimization, SAPSO)算法的船舶风压差神经网络预测模型。该方法采用PCA法对航行数据进行预处理,然后将数据输入由SAPSO算法优化的BP神经网络中,改变以往通过复杂的数学建模计算风压差的方法,提高预测的时效性和准确性。利用实船数据对模型进行船舶风压差的实时预测仿真,结果验证了该预测模型具有较高的可靠性。 相似文献
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基于减聚类ANFIS模型的船舶横摇运动实时预测 总被引：2，自引：0，他引：2
为准确高效地预测船舶在波浪中的航行状态以保证人员、货物和船舶的安全,提出一种基于减聚类的自适应神经模糊推理系统(Subtractive Clustering based Adaptive Neural-Fuzzy Inference System,SC-ANFIS)模型.SC-ANFIS模型使用减聚类算法对输入样本进行聚类分析,得到模糊规则数,并建立神经模糊推理系统,再使用结合BP算法与最小二乘估计算法的混合算法对建立的预测系统进行优化训练,得到最优的预测系统模型,并使用自相关分析确定预测系统模型的输入.运用该模型对大连海事大学科研教学船"育鲲"号的横摇运动进行实时预测,结果验证了该方法可行、有效,并具有较高的预测精度. 相似文献
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基于边装边卸工艺的集装箱船配载决策 总被引：1，自引：0，他引：1
针对超大型集装箱船边装边卸(dual cycling,DC)工艺下的配载问题,以DC工艺下集装箱船舱内配载规划为研究对象,构建以最小化场内翻箱数、设备移动次数等为目标的配载模型,并提出一种可行的蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo tree search, MCTS)算法对该模型进行求解。通过实际算例证明了模型和算法的有效性,且本研究的相关成果已应用于码头实际生产,应用效果良好。本研究思路对集装箱码头相关计划调度研究及实现有借鉴意义。 相似文献
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基于PSO的BP神经网络-Markov船舶交通流量预测模型 总被引：3，自引：0，他引：3
为对船舶交通流量进行准确预测,结合BP神经网络和Markov算法,构建BP神经网络-Markov预测模型。引入粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法对模型进行优化,克服利用Markov模型选取白化系数的不足。用该模型预测武汉长江大桥船舶交通流量的月度数据,结果表明:与BP神经网络的预测精度82.439 0%相比,基于PSO的BP神经网络-Markov预测模型的预测精度提高到91.050 8%,该模型的合理性和准确性得到验证。 相似文献
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针对自回归移动平均(auto regressive moving average,ARMA)模型在船舶纵摇角度预测时不具有普遍适用性问题,提出使用自回归综合移动平均(auto regressive integrated moving average,ARIMA)模型进行纵摇角度预测,并采用改进粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法对模型定阶。对纵摇角度值序列数据进行平稳性检验和差分运算,确定ARIMA模型的适用性;采用具有针对性适应度评价函数的PSO算法进行模型定阶,并优化PSO算法的权重计算方法。通过仿真对比验证本文所提方法的科学性和有效性。仿真结果表明:采用改进PSO算法进行模型定阶的方法能够有效提升模型的预测精度,具有更好的预测效果。 相似文献
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为提高船舶市场趋势预测的精度,针对以往在神经网络应用时仅单纯改进隐层环节算法的局限性,综合模糊聚类方法、数据修正和插值算法,对输入环节的数据进行降维和增量处理,构建船舶市场趋势预测的三阶段模型.首先,利用模糊聚类方法对历史数据进行分类,降低数据非线性;然后,通过数据修正和插值算法,在不改变数据规律的情况下增加每类数据的数据量;最后,利用处理完毕的数据训练神经网络.实例结果证明,三阶段模型在船舶市场趋势预测方面是有效的. 相似文献