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​《中国舰船研究》2022年度高影响力论文

发布日期: 2023-02-27 阅读次数:
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  《中国舰船研究》编辑部依据中国知网统计结果和专家审稿结果,按照专家评价好、被引频次高、下载次数多等原则,在2019-2021年发表的文章中评选出10篇高影响力论文。

 1

水下爆炸与舰船毁伤研究进展 

张阿漫, 王诗平, 彭玉祥, 明付仁, 刘云龙

【摘要】水下爆炸可对舰船等水中结构造成严重毁伤,严重危及舰船的生命力和作战能力,是学术和工程界研究的难点问题之一。水下爆炸载荷包括冲击波和气泡,其对水中结构造成不同模式的毁伤。长期以来,研究人员在水下爆炸载荷及其对水中结构的毁伤方面均进行了大量的研究工作,取得了巨大进展和重要研究成果。但是由于该问题的难度和复杂性,迄今仍存在许多艰涩的力学难题有待攻克和解决。因此,从理论研究、数值模拟和实验研究等方面综述水下爆炸载荷及其对舰船毁伤的研究进展,并在此基础上提出未来需要进一步展开的研究工作,旨在为水下爆炸与舰船毁伤、水下爆炸威力等相关研究提供参考。


 2

船舶动力装置智能故障诊断技术的应用与展望

蒋佳炜, 胡以怀, 方云虎, 李方玉

【摘要】动力系统作为整个船舶最核心的系统,其安全性和可靠性将直接影响船舶的安全航行,而有效的故障监测与诊断技术是保障航行安全的重要手段。首先,通过分析国内外学者在智能算法与故障诊断方面的研究进展,将船舶动力装置的智能故障诊断分为数据信号获取、数据特征提取、故障识别与预测3个环节,并总结智能算法在船舶动力装置故障诊断中所面临的问题和挑战;然后,结合智能算法的特点,探讨船舶动力装置智能故障诊断技术的未来发展趋势;最后,提议从建立基于云平台的数据监测系统、建立数据库和挖掘监测数据等方面展开深入研究,用以为船舶动力装置智能诊断的工程实践应用奠定基础。

  

3

多无人艇集群协同控制研究进展与未来趋势

彭周华, 吴文涛, 王丹, 刘陆

【摘要】当前,海洋航行器呈现智能化、网络化、集群化等重要发展趋势,多无人艇通过协同实现集群化作业,是未来海洋作业的主要形式之一。从无人艇运动数学模型出发,分析了多无人艇集群控制所面临的问题和挑战,根据多无人艇运动不同的场景,从轨迹导引、路径导引、目标导引3个方面综述了多无人艇集群协同控制的研究进展。最后,对多无人艇协同控制的研究方向和未来趋势进行了总结和展望。

 

  4

基于速变LOS的无人船反步自适应路径跟踪控制

余亚磊, 苏荣彬, 冯旭, 郭晨

 【摘要】[目的]为了解决无人船由系统建模误差和参数摄动引起的混合不确定项、模型含非零非对角项和控制器输入饱和情况下的路径跟踪问题,[方法]提出基于速变视线导航法(LOS)的反步自适应无人船路径跟踪控制方法。首先引入坐标变换法,把系统模型转变为斜对角形式。把控制系统分为制导子系统和控制子系统,在制导子系统设计速变LOS算法,使纵向速度制导律与横向跟踪误差呈正相关,确保无人船能有效地朝着并保持在期望的路径上;在控制子系统设计反步自适应算法以补偿系统混合不确定项,同时引入辅助系统处理系统控制输入饱和问题。[结果]运用李雅普诺夫稳定性理论证明制导—控制闭环系统一致最终有界稳定。[结论]仿真结果验证了所提出方法的有效性和鲁棒性,对无人船反步自适应路径跟踪控制有一定的参考价值。

 

5

基于层次分析—模糊综合评估法的电力推进船舶电能质量实时评估系统

张文保, 施伟锋, 兰莹, 顾思宇, 卓金宝

【摘要】[目的]随着电力电子器件在船舶上的广泛应用和船舶电力系统容量的不断增加,船舶电能质量问题日益突出。为此,设计一种电能质量实时评估系统。[方法]首先,基于电力推进船舶电力系统的特点和船舶电能质量的研究现状,分析主流电能质量评估算法的优缺点与可行性;然后,根据最新评估标准,筛选可以反映船舶电力系统运行特点的8个电能质量指标,构建多层次评估体系,提出基于层次分析法(AHP-模糊综合评估(FCE)法的船舶电能质量实时评估系统;最后,基于电力推进船舶实验装置进行可行性验证,并通过Matlab软件设计相应的图形用户界面(GUI)。[结果]该评估系统可以实现船舶电能质量的1 s级实时评估打分,同时生成定性与定量2种形式的评估结果。[ 结论]AHP-模糊综合评估法可以成功应用于船舶电能质量的实时评估系统,有利于船舶电力系统设备的集中监测管理,并为其他评估方法在船舶领域的应用提供一种新的设计思路。

  

6

基于深度信念网络的船舶柴油机智能故障诊断

仲国强, 贾宝柱, 肖峰, 王怀宇

【摘要】[目的]为了提高船舶柴油机智能故障诊断的精度,引入深度学习方法,提出一种基于深度信念网络(DBN)的船用柴油机智能故障诊断方法。[方法]采用多层限制性玻尔兹曼机(RBM)堆叠成DBN,并采用对比散度方法对模型参数进行求解。通过无监督预训练和有监督微调的训练方法,从故障样本数据中提取深层次的隐性特征并获得较好的初始化参数。[结果]基于AVL BOOST船舶柴油机故障仿真实验进行样本数据分析,结果表明:DBN对训练样本集和测试样本集的故障识别率分别为98.26%98.61%,比BP神经网络(BPNN)和支持向量机(SVM)具有更高的故障识别准确率和更好的泛化性能,可以避免浅层神经网络因随机初始化权值而陷入局部最小值和精度较低等问题。[结论]BPNNSVM相比,DBN更适用于船舶柴油机的智能故障诊断应用。

   

7

海上无人系统集群发展现状及关键技术研究进展

谢伟, 陶浩, 龚俊斌, 罗威, 尹逢川, 梁晓龙

【摘要】海上无人系统集群作战正在从概念走向实装应用。着眼于海上无人系统集群作战任务的需要,总结无人机集群、水面无人艇集群、无人水下机器人集群和跨域无人系统集群的国内外发展现状,分析海上无人系统集群协同作战所需的关键技术,包括通信自组网、协同态势感知、任务分配、航迹规划、集群编队控制和虚拟测试等。系统性归纳海上无人系统集群所需各项技术的主要研究思路、代表性算法及相关算法的研究趋势,期望能够为海上无人系统集群技术研究提供有益的参考和借鉴。

 

8

基于时序数据库的无人船信息管理系统设计与性能测试

黄一, 王鸿东, 程锋瑞, 梁晓锋, 易宏

【摘要】[目的]近年来,无人船技术及产业发展迅速,装备应用前景广阔。解决长航时无人船海量信息管理问题的需求日益迫切。[方法]针对无人船电子信息系统中6种类型数据的特点,构建基于时序数据库的无人船信息管理系统拓扑及数据流动模型,并设计一套适用于无人船信息管理系统的性能测试方法。[结果]经测试表明,该无人船信息管理系统能够满足无人船运行对信息管理的需求,且相比于传统关系型数据库,其压缩性能提高约10%,检索及聚合分析性能更为优异,具有较高的通用性。[结论]该系统为解决长航时无人船信息存储与通信传输难题提供了良好的解决方法。

 

9

智能船舶远程驾驶控制技术研究现状与趋势

王远渊, 刘佳仑, 马枫, 兴平, 严新平

【摘要】阐述智能船舶及其远程驾驶的发展背景。基于目前大多数无人船艇远程控制存在的问题,在分析智能船舶远程驾驶需求和场景的基础上,提出基于人机共融理念的智能船舶远程驾驶框架。针对不同的远程驾驶模式,提出技术等级和相关的关键技术。通过借鉴交叉领域网络控制系统的发展成果,指出网络时延补偿、网络丢包补偿、安全应急、运动模型应用、运动控制、自主决策等关键技术对于实现智能船舶远程驾驶控制的重要性,阐述相关关键技术的发展现状。结合航运的运维特点,针对目前已逐步投入行业应用的船舶感知技术提出有助于实现货船远程驾驶的思考。

 

 10

基于深度强化学习的智能船舶航迹跟踪控制

祝亢, 黄珍, 王绪明

【摘要】[目的]智能船舶的航迹跟踪控制问题往往面临着控制环境复杂、控制器稳定性不高以及大量的算法计算等问题。为实现对航迹跟踪的精准控制,提出一种引入深度强化学习技术的航向控制器。[方法]首先,结合视线(LOS)算法制导,以船舶的操纵特性和控制要求为基础,将航迹跟踪问题建模成马尔可夫决策过程,设计其状态空间、动作空间、奖励函数;然后,使用深度确定性策略梯度(DDPG)算法作为控制器的实现,采用离线学习方法对控制器进行训练;最后,将训练完成的控制器与BP-PID控制器进行对比研究,分析控制效果。[结果]仿真结果表明,设计的深度强化学习控制器可以从训练学习过程中快速收敛达到控制要求,训练后的网络与BP-PID控制器相比跟踪迅速,具有偏航误差小、舵角变化频率小等优点。[结论]研究成果可为智能船舶航迹跟踪控制提供参考。

 


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