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期刊信息/Journal information
舰船科学技术
舰船科学技术

张培元

月刊

1672-7649

JCKXJS@shipol.com.cn

010-64831773-810

100192

北京市朝阳区双泉堡甲2号

舰船科学技术/Journal Ship Science and Technology北大核心CSTPCD
查看更多>>本杂志创刊于1962年，是中国舰船科技领域唯一的综合性学术期刊。其宗旨是促进中国舰船领域的学术与技术交流，推动舰船科学技术的发展，为舰船科技人员提供学术讨论与技术交流的园地。本刊的专业性、学术性、技术性和导向性强。主要刊登中国舰船领域和相关行业的高新技术和实用技术方面的论文。选题范围包括舰船理论研究、舰船高新技术和实用技术、舰船系统工程以及与舰船相关的内容。作者为参加我国舰船研制工作、实践经验丰富、直接从事产品设计、课题研究和情报研究工作的专家及业务骨干，从事海军装备工作的科研人员，相关院所的学科带头人以及大专院校的教授、博士和硕士研究生等。本刊的读者为船舶及相关行业的各级领导、专家、科研人员、大专院校师生，以及对船舶科技感兴趣的人员。
正式出版
收录年代

    面向无人艇集群避障的速度障碍算法研究

    周则兴陈卓李琳包涛...
    66-70页
    查看更多>>摘要：无人艇集群在海上公共区域航行需要考虑互相避障以及水面其他障碍的规避问题,故提出一种无人艇集群避障算法解决该问题.算法改进了速度障碍法,考虑障碍物位置和速度以估计未来时间窗口下可能发生碰撞的锥形区域,并规划出可行域半平面.之后引入海事避碰规则进一步约束无人艇的避碰方向和可行域范围.多障碍场景下,通过在若干个可行域的交集上寻找最优的避碰速度矢量,可引导无人艇避障.算法中各无人艇相互独立,不存在中心节点.进行了仿真验证,将数十条无人艇划分为多个集群进行相互避障测试.仿真结果表明,该方法能够有效地避免无人艇集群之间的碰撞,具有较好的鲁棒性和实时性.

    无人艇集群速度障碍海事避碰规则集群避碰

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    考虑运动特性的水面无人艇局部路径规划

    贾胜伟张艳春陈磊吴标彬...
    71-75页
    查看更多>>摘要：路径规划是无人艇实现安全自主航行的核心和关键,现有的无人艇路径规划算法主要为不考虑无人艇运动特性的静态运动路径规划,得到的路径为折线形路线,不适用于狭窄水域自主航行等对精度要求较高的路径规划问题.本文基于无人艇的运动数学模型,考虑无人艇的运动特性,根据出发点、初始航向、目的点及到达目的点的航向要求等约束,尽可能地减少打舵次数,采用一种复合式搜索策略数值算法,事先仿真出无人艇的运动轨迹,直至找到同时满足距离精度和航向精度要求的局部路径规划方案.最后,通过实际的算例仿真,证明了该算法的可行性和可靠性.研究结果为水面无人艇路径规划提供参考,具有重要的工程应用价值.

    无人艇路径规划运动特性数值算法

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    三体复合动力无人艇的太阳能铺板结构优化

    于升杰王健汪俊
    76-81页
    查看更多>>摘要：太阳能铺板结构优化有利于解决局部应力、变形过大的问题,对三体复合动力无人艇的研究具有重要意义.本文建立太阳能铺板局部有限元模型,计算原结构的应力和变形量,基于多优化目标综合评估各优化方案的效果,得出最优方案.计算结果表明,所提出的优化方案在不损失布置面积的前提下,使结构最大应力降低了60.2％,最大变形降低了 70.52％.该优化方案可大幅度降低太阳能铺板最大应力和变形,解决了局部强度问题,为复合动力无人艇结构设计提供了新的思路.

    太阳能铺板复合动力无人艇结构优化

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    基于探测概率的UUV搜潜路径规划

    付留芳周明李文哲董晓明...
    82-87页
    查看更多>>摘要：针对无人航行器(Unmanned Underwater Vehicle,UUV)在潜搜索中目标运动状态难以准确描述、传统搜索方法难以保证有限搜索时间内发现概率最大的问题,本文提出一种基于探测概率的UUV搜潜路径规划方法.首先,将搜索区域栅格化,建立基于隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的目标运动模型,可实时更新目标的后验概率分布.然后,以探测概率为目标函数,采用改进的遗传算法对UUV搜索路径进行规划,使得在确定的搜索时间内对潜探测概率最大.在仿真实验中,通过与经典算例对比,验证了方法的正确性;通过与矩形搜索、随机搜索2种常用搜索方法的对比,验证了该方法的有效性.

    对潜搜索路径规划隐马尔科夫模型遗传算法

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    水下运载器动力学仿真以及串级控制器参数优化

    张剑昆杨昆周磊
    88-92页
    查看更多>>摘要：为了让水下运载器能够更好完成潜射无人机的跨介质机动,基于回转体结构以及ROV(Remote Oper-ated Vehicle)驱动模式设计一种具有动力的潜射无人机水下运载器.根据该运载器的外形结构和驱动模式特点,对其进行动力学建模并设计一种串级控制器控制该运载器的六自由度运动参数,利用Matlab/Simulink进行仿真验证,最后利用Isight优化软件对该运载器的串级控制器参数进行优化,分别利用自适应DOE优化算法和Evol优化算法进行优化计算,经过优化后的串级控制器在六自由度上的轨迹跟踪效果均有提升,其中Evol优化算法优化效果更好,计算成本更小.

    潜射无人机系统水下运载器串级控制器动力学建模

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    多种副浮筒结构半潜式海洋平台运动响应分析

    高虎山唐文献陈德开陈凯云...
    93-98页
    查看更多>>摘要：海上风电平台作为深海风力发电装置基础平台发挥着越来越重要的作用,深远海海况复杂多变,对平台的抗风浪能力有着更高的要求.本文基于奥特宝风电安装平台设计建立多种副浮筒结构的半潜式海洋平台,通过AQWA软件对其进行水动力分析.得出结论:该平台具有良好的对称性;在低频区间内平台运动响应明显,在高频区间内相对较小,说明平台的基础水动力性能良好;副浮筒高15 m的平台频域响应特性优于其他高度的平台,可为以后半潜式海洋平台的设计提供理论依据.

    半潜式海洋平台浮筒结构水动力性能AQWA

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    大尺度异形镂空浮体疲劳强度分析方法研究

    张书友冷述栋常新江全博伦...
    99-105页
    查看更多>>摘要：海洋环境复杂多变,海上结构物需长期承受随机波浪引起的交变载荷,极易产生疲劳破坏.本文以某海上大尺度异型镂空浮体为研究对象,通过计算分析找出了异形浮体结构容易产生疲劳破坏的位置.为使结构疲劳谱分析计算结果更加准确,本文提出一种数值规则波模拟法,用来计算浮体结构在工作时应力的传递函数.在此基础上,分别采用基于热点应力与名义应力的谱分析方法计算了浮体的疲劳寿命.结果显示,基于热点应力法得到的结构疲劳寿命略低于基于名义应力法得到的疲劳分析结果,更偏保守.以上研究结果可为大型海上浮式结构的设计提供参考.

    大尺度异形镂空浮体疲劳数值规则波模拟法热点应力名义应力

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    基于FMECA的水下轮缘推进器复合可靠性分析

    王冬杰陈进华张驰童昕...
    106-110页
    查看更多>>摘要：水下轮缘推进器可运行在较深海水的环境下,其可靠性不但受到加工制造的影响还受到严酷运行环境的影响.为了降低设备故障率,本文提出以FMECA和单元风险优先数(RPN)融合的可靠性分析策略.首先将水下轮缘推进器进行单元分解,详尽分析各单元风险优先数,并以此为作为加权因子,建立水下轮缘推进器可靠性模型以及进行各单元可靠性分配,对水下轮缘推进器的系统进行复合失效率分析,最终通过计算公式求得可靠性数据.此方法可综合考虑运行装备的多种因素,对水下轮缘推进器的实际可靠性运行具有指导意义,最终将该策略应用到一款自研的水下轮缘推进器研制过程,实践表明了该分析策略的有效性.

    FMECA水下轮缘推进器可靠性分析

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    油电混合动力船舶动力系统研究

    安伟张庆范赵建平宋莎莎...
    111-116页
    查看更多>>摘要：为了响应国家对航运业绿色可持续发展的需求,以某小型油电混合动力客船为研究对象,进行动力系统研究.根据船舶基本参数与设计指标,给出混合动力系统总成方案.在满足船舶动力性指标要求的前提下,对船舶混合动力系统进行参数匹配;并进一步提出了油电混合动力船舶能量控制策略,最后在混合动力实验平台上进行仿真试验验证.实验结果表明,相同工况下,混合动力船舶会比柴油发动机作为主机的船舶消耗更少的燃料,可以有效提高船舶的经济性并改善其排放性能.

    油电混合系统参数匹配电力推进控制策略

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    基于深度学习的水声通信信号调制类型识别

    黄乐夏志军周胜增原玉婷...
    117-124页
    查看更多>>摘要：水声通信信号识别为水声通信侦察和对抗的重要前提,具有重要作用.然而,传统的水声通信信号识别方法通常是基于信号处理和模式识别技术,依赖领域专家的专业知识和经验进行特征选择和提取,具有较强的主观性,且可能无法利用更复杂的信号特征.本文基于深度学习提出一种水声通信信号识别的智能方法.首先利用仿真数据对卷积神经网络进行训练,然后分别使用仿真和湖上试验数据对算法网络进行测试.仿真结果表明,在SNR=5 dB时,该方法对2ASK、4ASK、BPSK、QPSK、2FSK、4FSK和OFDM等7种水下通信信号的识别率均能达到90％以上,7种湖上试验的通信信号类型平均识别率达到97.9％.这表明该方法具有良好的宽容性.此外,本文还通过对基于高阶累积量和深度学习方法的比较,验证了本文提出方法具有显著的优越性.

    水声通信信号识别高阶累积量深度学习

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