2023年, 第49卷, 第2期　刊出日期：2023-06-29

  

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交通运输工程
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  北极船舶航行风险评估研究现状与趋势

  杨雪, 智靖凯, 章文俊, 周翔宇, 徐胜, 韩冰, 贾小飞

  大连海事大学学报. 2023, 49(2): 1-14. https://doi.org/10.16411/j.cnki.issn1006-7736.2023.02.001

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  系统回顾北极航行安全领域的研究主题演化,并对风险评估的应用场景、支持决策、模型方法、风险因素及其数据来源进行综述。研究表明,北极航行风险评估主要从战略、营运和操作三个层面支持相关决策,是提高航行安全性的重要手段。目前,对频发的机械故障、海洋污染、推进系统失能等事故,风险评估在西北航道航行安全保障领域的应用,以及结冰、高纬度、人为因素等风险源对航行安全的影响等的研究尚有不足。未来应推进北极航行定量风险评估技术的标准化,研究多风险因素耦合下航行风险评估技术,有效利用船舶智能化、航道数字化平台,开发实时航行风险预测系统,更好地为极地航行风险防控提供科学依据。
  
船舶与海洋工程
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  基于加权遗忘多新息RLS的无人艇响应模型在线参数辨识

  张海胜, 董早鹏, 杨莲, 张铮淇, 齐诗杰, 李家康

  大连海事大学学报. 2023, 49(2): 15-22. https://doi.org/10.16411/j.cnki.issn1006-7736.2023.02.002

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  为实现无人艇运动数学模型的精确在线建模，针对遗忘多新息递推最小二乘算法精度较差，并且不能充分利用多组数据误差之间的差异进行参数递推的问题，提出加权形式的遗忘多新息递推最小二乘算法，并设计一种基于数据递推误差确定权值的加权策略。基于一艘喷推艇的实艇数据和无人艇操纵运动二阶非线性响应模型对本文算法进行验证，结果表明，较传统遗忘多新息递推最小二乘算法，本文算法的艏向角均方根误差指标可降低6°左右，决定系数指标最高可达0.9927，证明本文算法具有较强的在线参数辨识建模能力。
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  基于一维卷积GRU网络的导管架平台动力响应实时预测与分析

  张振, 崔春义, 张鹏, 刘海龙, 王坤鹏, 李雪

  大连海事大学学报. 2023, 49(2): 23-32. https://doi.org/10.16411/j.cnki.issn1006-7736.2023.02.003

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  为有效地进行波浪荷载作用下海洋导管架平台动力响应实时预测，提出一种综合一维卷积与门控循环复合神经网络（1DCNN+GRU）的动力响应预测方法。基于SACS程序平台建立单层甲板的四桩腿导管架数值计算模型，通过非线性数值模型分析其在波浪作用下动力响应状态，从而得到结构动力响应时程样本数据，并经标准化处理后，输入到由Pytorch框架搭建的复合神经网络中进行训练与测试。计算分析结果表明：该1DCNN+GRU复合神经网络预测方法具有良好的求解精度和稳定性，各求解步时长远小于预测提前量，能够实现海洋导管架平台动力响应的实时预测，可为相关工程实践提供参考。
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  计及展弦比影响的船用舵水动力机理

  朱军区, 侯立勋, 王庆才, 杨静, 常欣

  大连海事大学学报. 2023, 49(2): 33-41. https://doi.org/10.16411/j.cnki.issn1006-7736.2023.02.004

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  为探究不同展弦比影响下船用舵水动力机理，采取黏流CFD技术对不同展弦比的船用舵在不同舵角下的水动力性能进行数值模拟。首先，开展网格无关性分析，并基于试验结果对数值模拟方法的准确性进行验证；然后，根据船用舵的表面压力分布、速度流场分布及尾涡形态分别诠释其水动力机理。研究表明，展弦比越大，越容易引起流动分离，最终导致失速现象提前产生；随着展弦比增大，最佳升阻比对应的舵角会产生前移；随着舵角增大，流动分离点会逐渐前移。
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  采用扭曲舵的船-桨-舵的优化设计及验证

  尤恽, 张弘, 王瑞阳, 周渊昊, 王锋, 钱建华

  大连海事大学学报. 2023, 49(2): 42-47. https://doi.org/10.16411/j.cnki.issn1006-7736.2023.02.005

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  为兼顾不同工况下多工况船型均能具备较好的阻力性能和空泡特性，对母型船的船-桨-舵的推进系统组合进行优化设计。针对母型船的尾部船体线型与船桨匹配，优化主要剖面、螺旋桨，并选用高性能舵。对优化后模型进行敞水、自航、空泡试验，结果显示，对母型船船-桨-舵的推进系统优化有效提升了阻力性能，并且能够降低高速工况下的不利空泡影响。
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  冰区船舶轴系疲劳分析软件开发及关键技术

  鞠垚, 周瑞平, 国玉阔, 李江, 方斌

  大连海事大学学报. 2023, 49(2): 48-57. https://doi.org/10.16411/j.cnki.issn1006-7736.2023.02.006

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  建立在冰载荷作用下船舶推进轴系疲劳分析计算模型，提出基于全转速轴段冰载荷最大峰值扭矩确定、S-N曲线设计及线性损伤系统的求解方法，给出冰区船舶轴系疲劳分析流程及评估准则。基于C#与Matlab联合编程，开发冰区船舶推进轴系疲劳分析软件。与国外主流软件计算报告的对比结果验证了本文软件的正确性。
交通运输工程
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  基于EEMD-PE-LSTM的短时船舶交通流量预测与航道交通状态可视化

  周翔宇, 吉哲, 王凤武

  大连海事大学学报. 2023, 49(2): 58-68. https://doi.org/10.16411/j.cnki.issn1006-7736.2023.02.007

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  为满足准确、快速预测短时船舶交通流量的需求，提出一种基于集合经验模态分解（EEMD）和排列熵（PE）优化长短时记忆（LSTM）神经网络的短时船舶交通流量预测模型。预测过程分为三个阶段：首先，利用EEMD算法降低短时船舶交通流量的非平稳性影响；然后，利用PE算法对EEMD分解的时间序列分量进行相空间重构，大幅缩短预测模型的运算时间；最后，将重构后的高低频分量和残差导入LSTM模型进行预测，预测值叠加后即可得到最终预测结果。通过采集的青岛港主航道连续366天共4392组船舶交通流量数据验证了模型的有效性。结果表明，本文EEMD-PE-LSTM模型的综合评价值最高，相比LSTM模型及EEMD-LSTM模型分别提升了167%和226%，能够更为精准迅速地反映未来短时船舶交通流量的变化情况。此外，为更直观地呈现船舶交通状态的动态转换过程，简化人工识别难度，利用K均值聚类算法对预测结果进行聚类，实现了航道交通状态的可视化，有效降低了一线船舶交通管理人员的工作负荷。
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  基于卫星AIS数据的南海水域船舶交通状况

  蒲天宇, 王志明, 李毓敏, 轩少永

  大连海事大学学报. 2023, 49(2): 69-79. https://doi.org/10.16411/j.cnki.issn1006-7736.2023.02.008

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  选取2020年南海水域典型月份的船舶卫星AIS数据，采用数据挖掘技术(DM)、地理信息系统技术(GIS)及交通流理论对南海水域的船舶活动进行可视化分析。结果表明：南海水域的船舶航线分布与商船推荐航路高度匹配，航迹带宽度特征明显；途径台湾海峡南部水域的船舶数量明显增多；南海海事安全管理与服务保障布局应聚焦船舶主体航路带、重要海峡、重点离岸岛礁和沿海水域。该研究结论可为我国南海水域船舶安全管理与服务能力保障布局与建设等提供基础理论支撑。
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  基于复杂网络理论的水上交通事故致因分析

  孙家庆, 李默涵, 修晓仪

  大连海事大学学报. 2023, 49(2): 80-90. https://doi.org/10.16411/j.cnki.issn1006-7736.2023.02.009

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  为了解水上交通事故各影响因素间的相互关系，预防水上交通事故的发生，以收集的水上交通事故调查报告为基础，分类整理4个主影响因素，即人为因素、管理因素、船舶因素、环境因素和78个子影响因素，在共现分析基础上构建邻接矩阵并计算Jaccard指数，建立水上交通事故致因网络模型，并对致因网络的度、网络直径及平均路径长度、聚类系数、接近中心度、中介中心度等统计指标进行计算分析，确定影响水上交通安全的关键因素；构建网络节点多属性决策综合评价模型，判断各影响因素的重要程度。结果表明，人为因素和管理因素占据主导地位，其中，疏忽瞭望、判断失误、未采取有效措施、安全意识不足、未充分运用良好船艺、配员不合格、缺乏安全管理、应急不当等因素是关键影响因素。
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  港口集卡预约系统的配额设计与失约对策

  孙世超, 史欣, 董曜

  大连海事大学学报. 2023, 49(2): 91-102. https://doi.org/10.16411/j.cnki.issn1006-7736.2023.02.010

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  针对集卡预约系统中的预约配额方法和失约车辆再服务策略设计问题，提出一种数据驱动和数学建模相结合的决策方法。该方法通过分析码头闸口历史数据，揭示外集卡到达分布与其在港内总周转时间之间的因果关系，并以此建立一个旨在最小化外集卡港内总周转时间的优化模型。在此基础上，利用优化后的集卡预约配额方案，通过模拟考虑失约情况下车辆实际到港情况，对多种场景下的失约车辆再服务策略进行评估和决策。以Y港口的实证分析结果表明，本文的数据驱动决策方法不仅提高了模型结果的真实性和准确性，而且缩短了外集卡的港内总周转时间，并合理安排了失约车辆的再服务计划。此外，该方法具有针对具体港口的实际情况进行分析和决策的优点，能够确保集卡预约配额方案和失约再服务策略与港口实际情况相符。
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  考虑装卸设备阶段性均衡使用的散货码头靠泊计划

  王熠杨, 胡志华

  大连海事大学学报. 2023, 49(2): 103-112. https://doi.org/10.16411/j.cnki.issn1006-7736.2023.02.011

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  针对散货码头卸船机与皮带机等机械设备不均衡使用带来的高能耗和人力成本问题，考虑卸船机和皮带机作业对船舶靠泊计划的影响，在对散货码头装卸设备周期性均衡机理与建模研究基础上，建立船舶在计划期内总服务成本最小、总卸船机闲置时间最短的混合整数规划模型。使用CPLEX求解模型，给出算例中每艘船的靠泊位置、靠泊时间及作业时长等信息。结果表明，在最小化总成本目标下，船舶在计划周期内与总服务成本相关指标均得到优化；当所有船舶在计划周期内的总卸船机闲置时间一致时，算例中最小化总服务成本使该项减少9.375%；相较单位时段为4 h，单位时段为8 h的卸船机综合资源利用率减少1.67%，说明单位时段长度的变化可引起装卸设备综合资源利用率的变化。
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  考虑员工时间价值差异的偏远地区雇主班车联盟运营研究

  陈东旭, 陈康, 杨忠振

  大连海事大学学报. 2023, 49(2): 113-120. https://doi.org/10.16411/j.cnki.issn1006-7736.2023.02.012

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  为减少偏远地区员工的通勤成本，设计雇主班车联盟运营模式，构建班车联盟运营双层优化模型。其中，上层模型以所有雇主班车总的广义成本最小为目标，优化参与班车联盟的成员结构；下层模型考虑联盟内各雇主员工的时间价值差异，以联盟中的班车总广义成本最小为目标，优化联盟运营时各班车的行驶路径。基于Shapley值法公平分摊联盟运营班车的金钱成本。以宁波梅山地区三家雇主为例，优化后的班车运营方案显示，三家雇主联盟为最优的联盟结构，与各雇主单独运营通勤班车相比，联盟运营班车的总广义成本节省10.24%，其中，金钱成本节省26.44%，三家雇主分摊的金钱成本将分别减少27.7%、51%和5.9%；员工时间成本节省3.75%。
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  灾后初期考虑需求及时间不确定的应急物资配送中心选址-分配优化

  郭冰, 靖可, 龚逢能

  大连海事大学学报. 2023, 49(2): 121-130. https://doi.org/10.16411/j.cnki.issn1006-7736.2023.02.013

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  面向灾后初期受灾点对应急物资需求的不确定性，考虑因通道中断造成的运输时间不确定性，以应急物资配送总成本最小和受灾点综合满意度最大为目标，构建应急物资供不应求状态下应急物资配送中心选址-分配多目标优化模型，其中，综合满意度由时间满意度和需求满意度共同刻画；设计量子粒子群优化算法对模型求解，采用遗传算法与之比较，并对相关参数进行敏感性分析。算例分析结果表明，该模型和算法是有效的，可以提供较优的选址-分配方案。
船舶与海洋工程
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  直流微电网参数自适应虚拟直流电机控制策略

  吴明, 林叶锦, 张勤进, 曾宇基, 张瀚文

  大连海事大学学报. 2023, 49(2): 131-140. https://doi.org/10.16411/j.cnki.issn1006-7736.2023.02.014

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  针对直流微电网中，负载功率突变会引起母线电压大幅波动，严重时导致系统失稳问题，以储能并联变换器为研究对象，提出一种基于微分补偿的虚拟直流电机参数自适应控制策略。该策略将储能变换器输出电压偏差反馈至微分补偿系数，使补偿系数跟随负载波动实时调节补偿系数大小，有效减小了功率波动对系统稳定性的影响，提高了系统动态性能，并且在并联系统中，可根据各变换器控制中电枢电阻的比值实现并联功率分配。建立了系统小信号模型，并利用伯德图和阻抗比判据分析关键控制参数对系统稳定性的影响。MATALB/Simulink仿真和StarSim HIL 实验平台验证了本文虚拟直流发电机参数自适应控制策略的有效性。
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  基于改进A^*算法的管路初始路径优化

  蒋勤文, 度红望, 聂勇, 熊伟

  大连海事大学学报. 2023, 49(2): 141-147. https://doi.org/10.16411/j.cnki.issn1006-7736.2023.02.015

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  针对管路布局的效率和精度问题，提出一种基于改进A*算法的管路初始路径计算方法。考虑管路实际布局问题，获取管路的布局平面图。利用MATLAB的图像处理模块完成布局环境特征提取，利用栅格法完成布局空间预处理。基于A^*算法对其搜索方向进行拓展，去除冗余节点并优化路径长度。考虑管路的弯曲约束，构建弯折数和弯曲半径的启发函数筛选路径关键节点，得到一条满足弯折约束和经济性约束的管路初始路径，以减少路径后处理的工作量。相比文献[13-14]，本文算法计算的路径长度减少了3.3%，求解效率提高了28.98%，路径弯折节点减少了14.3%，提高了布局效率。实际布局场景测试表明，相比原A^*算法，改进算法的路径长度同比减少了6.54%，效率同比提高了42.59%。
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  基于M-DCGAN的缺陷检测数据集增广方法

  唐路源, 赵红, 王宁, 韩冰, 王元元, 李汪洋

  大连海事大学学报. 2023, 49(2): 148-160. https://doi.org/10.16411/j.cnki.issn1006-7736.2023.02.016

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  针对智能制造中表面缺陷检测数据集不足问题，提出基于M-DCGAN的数据集增广方法。首先，向判别器添加上采样模块，搭建类U-Net结构并提升判别器与生成器的网络深度；设计基于Canny边缘检测的缺陷位置二值化掩膜提取方法;定义图像掩膜依赖的损失函数，建立缺陷目标位置关注引导机制；插入谱归一化层和Dropout层以提高训练稳定性,保持生成图像数据多样性。带钢缺陷数据集实验结果表明，该模型生成图片质量高于DCGAN、WGAN-GP和InfoGAN。采用本文M-DCGAN算法增广训练数据，能够显著提升并超过传统增广算法在 YOLOv5、SSD、Faster R-CNN、YOLOv3等八种经典方法中的缺陷检测精度，验证了本文算法的有效性。