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期刊信息/Journal information
大连海事大学学报
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王祖温

季刊

1006-7736

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0411-84727810

116026

大连市凌海路1号

大连海事大学学报/Journal Journal of Dalian Maritime UniversityCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊为海洋运输专业技术刊物。反映该校的教学科研成果及现代航海科学的学术成就，开展国内外信息交流，促进海运事业发展。主要栏目有航海、船艺、航海雷达、仪器、无线电通信与导航、海上交通管理、船舶轮机管理、船舶自动化、船舶电气设备及管理、水运经济管理、海事法规等。主要读者对象为相关专业的科研院所的科研、管理人员及大专院校师生。
正式出版
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    基于多策略改进麻雀搜索算法的无人艇路径规划

    詹小飞赵红王宁李汪洋...
    1-10页
    查看更多>>摘要：为获得高性能无人艇(USV)的航行路径,提出一种基于多策略改进的麻雀搜索算法(MISSA).首先,设计了带转向角惩罚项的适应度函数;其次,利用黄金正弦法与参数自螺旋设定对位置更新策略进行改进,同时,在位置更新过程中加强了麻雀个体间的信息交流,以平衡全局探索与局部搜索过程;再次,引入混沌圆映射以提高初始麻雀种群的质量和多样性;最后,设计了局部搜索优化机制以解决原始麻雀算法(SSA)容易陷入局部最优的问题,得到适应度更佳的全局路径.仿真结果表明,相较改进A*、结合遗传的改进蚁群及原始SSA等三种优秀算法,本文MISSA算法在路径距离、转向角度与次数等关键性能指标上均表现最佳,为无人艇自主安全运行提供了一种有效途径.

    无人艇(USV)全局路径规划麻雀搜索算法(SSA)转向角惩罚局部搜索优化机制

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    基于深度强化学习的无人驾驶船舶避碰行为决策方法

    关巍罗文哲崔哲闻
    11-19页
    查看更多>>摘要：为解决无人驾驶船舶的多船避碰问题,结合船舶领域知识、国际海上避碰规则(COLREGs)及船舶操纵特性,提出一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)算法的多船会遇避碰行为决策方法.采用门控循环单元(GRU)构建神经网络模型,并进行层归一化处理,可有效处理高维观测数据,提高了行为决策的效率.本文设计的奖励函数符合国际海上避碰规则,并考虑了尽量使用小舵角进行避让的船舶操纵习惯.多船会遇的仿真实验验证了本文避碰决策方法在灵活性和有效性方面的优势.

    多船避碰行为决策国际海上避碰规则(COL-REGs)深度强化学习门控循环单元(GRU)

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    基于鲁棒视线制导方法的欠驱动船舶路径跟踪

    徐双刘程郭玮丽
    20-27页
    查看更多>>摘要：为解决船舶路径跟踪中的欠驱动和船舶模型不确定问题,提出一种基于鲁棒视线制导方法的神经网络滑模控制器.首先,利用鲁棒视线制导方法解决欠驱动船舶输入自由度维数小于输出自由度维数的问题,同时,减少船舶运动学差异的影响;其次,把径向基函数神经网络和滑模控制方法相结合设计控制器,减少外界干扰的影响,实现了欠驱动船舶的路径跟踪;最后,通过李雅普诺夫稳定性定理分别证明了所设计制导系统和控制系统的稳定性.该控制器引入鲁棒视线制导方法对制导系统进行设计,在减少外界干扰影响的同时考虑了船舶运动学差异的影响.仿真实验分别实现了欠驱动船舶的直线路径跟踪和曲线路径跟踪,验证了所设计控制器的有效性和可行性.

    欠驱动船舶路径跟踪鲁棒视线(LOS)制导神经网络滑模控制

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    考虑船舶实时位置的船舶尾气排放无人机检测路径优化

    胡碟胡志华田曦丹
    28-38页
    查看更多>>摘要：为提高无人机检测船舶尾气排放的效率,研究无人机和船舶同时移动情况下的无人机路径规划问题.针对检测过程中船舶位置实时变化的特征,采用"会面"模型求解船舶与无人机的相遇位置,并据此建立一种面向运动船舶以最小飞行距离为目标的无人机路径优化模型,实现多无人机协同检测.结合序列插入算法设计两阶段算法和基于DroneByDrone和ShipByShip两种船舶序列分解策略的遗传算法,实现不同规模场景下的无人机路径优化.数值试验表明,综合考虑无人机飞行和船舶航行的路径优化方法可以有效提高对运动船舶的检测效率;两种算法均能成功求解模型,但相较两阶段算法,遗传算法求解时间可缩短65.12％,满足求解时效性的要求;无人机飞行距离对无人机数量具有显著敏感性,在相同数据集中,派遣两架无人机相比三架无人机,飞行距离可优化25％,但检测时间会相应延迟8％;根据实验场景综合优化无人机基站位置、无人机数量和速度,可以有效缩短无人机飞行距离,提高检测效率.

    船舶尾气排放无人机(UAV)检测路径优化遗传算法两阶段算法

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    基于改进广义逆法的无人艇推力分配方法

    李太宇邵成孙创
    39-45页
    查看更多>>摘要：采用考虑推进器执行时间的改进广义逆方法,通过增加额外的重分配环节提高推进器的响应速度,并以双喷水推进无人艇为目标平台研究其推力分配问题.仿真结果表明,该方法在理论上达到了预期效果.

    无人艇推力分配广义逆算法重分配执行时间

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    基于MHA-BiGRU的内河航道水位预测分析

    马瑞鑫尹勇鲍可馨汪永超...
    46-56页
    查看更多>>摘要：针对山区内河航道水位预测技术难题,分析了影响航道水位预测的环境因素和技术难点,总结了当前航道水位预测模型的技术方法,提出一种新型的MHA-BiGRU航道水位预测模型,将多头注意力机制引入GRU模型,实现了模型对航道水位序列数据时间和空间等重要因素的特征权重划分,使模型聚焦影响航道水位变化的关键因素.以乌江下游航道为研究对象,通过建设水位和流速实时动态监测站,建立监测数据集,选取平均绝对误差(MAE)、纳什效率系数(NSE)和均方根误差(RMSE)等参数作为评价指标对该模型进行验证.结果表明,模型通过多头注意力机制和双向循环神经网络的应用,提升了航道水位预测性能;与传统的LSTM和GRU等经典时序预测模型相比,该模型具有更好的鲁棒性和更高的精度.将模型嵌入系统平台中进行示范应用,实现了航道水位的实时动态监测和中短期预测,具有较高的工程应用价值.

    内河航道水位预测航道安全监管多头注意力机制(MHA)门控循环单元(GRU)

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    本刊关于图表的绘制要求

    56页
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    基于注意力机制的堆叠LSTM短时船舶交通流预测模型

    廉清云孙伟李润生
    57-65页
    查看更多>>摘要：针对由短时船舶交通流数据的非线性与非平稳性特征导致的预测精度低的问题,提出基于注意力机制的堆叠LSTM船舶交通流预测模型.采用堆叠式LSTM神经网络捕捉短时船舶交通流数据的时序特征,并通过引入注意力机制更好地学习全局性特征,以提高船舶交通流预测精度.提取长江下游三个航段的船舶AIS数据构建船舶交通流数据集,并将其用于本文模型的训练和测试.结果表明,相较HA、ARIMA、GPR、LSTM和Seq2Seq等基线模型,在交通流量宏观参数预测中,本文模型的均方根误差和平均绝对误差两个评价指标均有所降低;与最优基线模型相比,本文模型在船舶交通流预测中表现出更高的精度,其均方根误差降低4.05％,平均绝对误差降低4.04％.

    内河交通船舶交通流预测长短时记忆网络(LSTM)堆叠LSTM注意力机制

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    易流态固体散货海运液化风险预测

    吴宛青白兆傲赵子豪郑庆功...
    66-75页
    查看更多>>摘要：为有效控制海运环境下易流态固体散货因液化而导致的船舶倾覆事故风险,基于船舶运动学及波能理论,采用AWQA水动力计算软件,模拟分析全球固体散货海运主力船型在各典型海域航行过程中所遭遇的外界环境载荷,并根据土动力学理论及三轴试验结果对相关外界环境载荷进行货物液化风险的等效分析,在此基础上,构建货物液化风险评估模型.基于风险评估模型及其数值计算样本,采用BP神经网络算法完成货物液化风险快速预测,实现了货物海运液化风险的快速智能预测,并通过模型的权值矩阵及阈值矩阵得到BP快速预测模型的显性表述.运用该预测模型,对4种典型易流态固体散货海运环境下的液化风险进行快速预测,预测结果与评估模型结果具有很好的一致性.该预测模型可基于船型和海况等参数快速、有效预测易流态固体散货海运液化风险,为一线海事监管提供了安全方法,同时对IMSBC规则的发展也起到良好的促进作用.

    易流态固体散货海上运输液化风险智能算法快速预测

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    中国沿海水上交通事故致因路径分析

    江玉杰万征陈继红
    76-84页
    查看更多>>摘要：为探究中国沿海各类水上交通事故致因路径,提出一种基于人为因素分析与分类系统(HFACS)模型、贝叶斯网络(BN)模型和通径模型的水上交通事故致因路径分析方法.首先,基于HFACS模型,从中国沿海水上交通事故调查报告中识别出5个层级包含38种水上交通事故致因因素.其次,使用K2算法进行BN结构学习,并结合卡方检验结果和先验知识确定BN结构.再次,通过最大期望算法进行BN参数学习,运用敏感性分析方法提取各类水上交通事故致因路径.最后,利用通径模型计算各类水上交通事故致因路径系数,并检验其统计显著性.结果表明,诱发中国沿海碰撞、自沉、触碰、搁浅、火灾/爆炸、风灾和触礁等事故的显著致因路径分别有7条、6条、3条、7条、4条、4条和2条;从致因路径的效应水平上看,触碰事故和触礁事故的最大致因路径均为"海图资料配备不当→航行计划不当→触碰/触礁事故".

    中国沿海水上交通事故致因路径贝叶斯网络通径模型

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