对近年来国内外海运船舶自主避碰技术的研究现状进行梳理,并将自主避碰方法分为三类,分别归纳分析了ÿ类方法的研究进展以及海运船舶避碰系统开发与应用情况;提出了船舶自主避碰技术尚待解决的问题,包括:狭窄水域和繁æ水域的避碰决策问题、基于船间信息交互的多船自主协调避碰问题、自主避碰系统与船舶控制系统的协调和集成问题以及自主避碰系统智能性、可靠性、完备性测试问题;阐述了船舶自主避碰技术的研究趋势,提出下一步需突破的核心理论和关键技术问题,包括:复杂水域中融合机器学习的多船自主避碰理论和高效算法、不同避碰算法的自适应集成与融合、智能船舶和传统船舶混合交通环境下的船间交互协同理论、船舶自主避碰决策和船舶车舵控制一体化、船舶自主避碰系统测试技术等。

针对艇载无人机单视觉定位易受海洋环境干扰影响，自主降落时近艇端极易出现标识码丢失、定位误差和死区较大的问题，提出一种海空双视觉协同融合定位的无人艇载无人机自主降落方法。通过在无人机和无人艇起降平台上搭载摄像头，利用无人艇降落区域和无人机底端布放的合作标识码，进行海空双视觉协同导航，同时采用Kalman滤波算法预估目标位置，不仅可以提高识别的效率，还可对目标短暂丢失情况进行位置预测，并在海空视觉协同精确定位的基础上结合PID控制算法实现无人艇载无人机的自主降落控制。仿真实验和海上实验结果表明了本文提出的基于海空协同的视觉协同融合定位算法和自主降落控制方法的可行性和有效性，为异构类子母式海空机器人系统的自主回收提供了一种有效的解决方案。

针对散货出口码头装船设备作业冲突导致装船作业工艺流程频繁中断的问题，提出一种散货出口码头装船作业调度方法。考虑装船方案、装船设备碰撞以及交叉作业冲突等约束，以最小化最大装船作业完成时间为目标，建立散货出口码头装船作业调度优化的混合整数规划模型。基于该模型的特点，设计一种基于启发式逻辑的Benders分解算法求解该模型，首先，将原问题分解为装船方案和装船设备分配的主问题，以及优化装船作业调度的子问题；其次，为克服最优割平面有效性较低的问题，设计启发式策略，使子问题每次迭代产生多个最优割平面并引入主问题中；最后，以某港一二期散货出口码头为例，通过不同组算例的结果分析，验证了模型和算法的有效性。该方法可有效提高散货出口码头装船作业效率和服务水平。

为分析离心压缩机叶轮变形对其气动性能及气动载荷的影响，基于Workbench平台，以某离心压缩机首级闭式叶轮为研究对象，结合轮盖、级间间隙对叶轮进行流固耦合数值研究。以未发生变形的叶轮为对象，通过CFX计算压缩机内部流场，获取叶轮所受的压力场与温度场，结合离心力条件，对叶轮进行静力学结构分析从而获取叶轮多条件下的变形数据，并计算变形后的叶轮流场，对比分析叶轮在变形前后压缩机性能及叶片表面气动载荷变化规律。结果表明：静力学结构分析中，离心力是叶轮变形的主导因素；叶轮变形导致轮盖间隙减小，泄漏损失降低，压缩机总体气动性能略有提高,效率提高约1.4%。通过非定常计算获取叶表气动载荷，发现叶片前缘与尾缘气动载荷频率主要以转频为主;前缘气动载荷在叶轮变形导致的气流角与轮盖间隙泄漏流变化的共同影响下，平均气动载荷提升21.5%，尾缘由于叶轮膨胀变形与间隙流变化导致该处平均气动载荷提升62.4%。

为有效调度进出港船舶以解决港口拥堵问题,提出一种基于强化学习的自学习遗传算法( GA-RL),在 GA- RL 中,以遗传算法为基本优化模型,利用 Q-learning 算法自适应调整交叉和变异参数来提高算法的搜索能力;同时,构建可动态调参的马尔科夫决策过程(MDP)模型,在MDP 模型中,为全面评估种群性能,提出基于种群适应度函数的状态集,并设计了有效减少目标值的奖励机制;最后,以黄骅港综合港区为例,选取不同组算例进行仿真实验,结果验证了模型和算法的有效性,该方法可显著减少船舶在港等待时间并提升港口通航效率。

针对海上自主水面船舶(MASS)发展过程中可能出现的人为失误问题,从风险识别和风险评估的角度提出L2 级 MASS 避碰过程中人为失误风险识别方法和评估模
型。 首先,基于层次任务分析法(HTA)获得 MASS 避碰过程中远程操作人员和在船船员的关键任务,利用问题解决和决策制定模型( IDAC) 建立认知模型,分解避碰任务的各个操作阶段,识别避碰过程中可能存在的人为失误;其次,采用故障模式与影响分析( FMEA) 方法和证据推理(ER)对识别出的风险因素进行风险等级量化建模;最后,对 MASS 避碰过程中的人为失误进行风险量化和排序,并与现有研究成果进行对比分析,提出建议措施。 研究结果表明,决策阶段的人机系统交互不协调是 L2 级 MASS 避碰过程中最大的风险因素。

基于采集的真实船舶航行数据记录仪音频数据，提出一种基于常Q变换(Constant-Q Transform，CQT)幅度谱与深度神经网络(DNN)的语音端点检测方法。为获得适合不同频段的变频率分辨率，采用CQT对VDR音频信号进行谱分析，并利用DNN自动学习基于CQT幅度谱的复杂特征表示，实现端到端的VDR音频数据语音端点检测，真实VDR音频数据验证了本文方法的有效性。实验结果表明，该方法具有较高的正确率和鲁棒性。

为快速准确地预测客船人员疏散时间,将具有良好计算精度的疏散仿真模型与具有较高计算效率的 BP 人工神经网络模型相结合,提出一种快速预测客船人群疏散
时间的方法,以不同场景客船疏散仿真结果作为数据驱动,构建客船人群疏散时间的 BP 神经网络预测模型。 结果表明:该方法计算效率高,对不同疏散场景的预测相对误差为0. 9% ~ 3. 6%,可为客船应急管理提供决策依据和新的技术工具。

针对集装箱卡车预约配额优化问题,提出一种数据驱动的集装箱卡车预约配额设计方法。 该方法通过分析码头闸口数据(车辆进出闸口信息),揭示车辆到达时间分布与车辆总周转时间之间的因果关系,并以此建立和求解车辆到达时间分布优化模型,实现集装箱卡车预约系统的预约配额设计。 以盐田港的数据为例,对该方法的可行性进行实例分析。 数据挖掘的结果表明,在ÿ一个预约窗口内,作业类型为“提进口空箱作业” 以及“一交一提作业”的外部集装箱卡车,其总周转时间与车辆到达数量呈二次函数关系;而作业类型为“交出口重箱作业” 的外部集装箱卡车则表现出线性函数关系。 数例分析结果表明,基于上述函数关系所构建的集装箱卡车预约配额优化方法,可以有效降低码头车辆的总周转时间以及因交通拥堵产生的温室气体排放。 此外,该方法是基于实证数据分析得到的,因此具有较强的泛化性和实用性,可为各个码头优化集装箱卡车预约份额提供参考。

为解决远距离自主回收任务中水下无人航行器(UUV)在剩余能源有限情况下的快速回收问题，提出一种基于能耗和时间最优的三维路径规划方法：首先，基于UUV的运动学建立回收过程中的能量消耗模型和航行时间模型；其次，引入权重因子，采用加权系数法构建绿色度最大的联合优化目标函数，结合B-spline曲线生成连续光滑的路径；最后，利用改进的粒子群优化(PSO)算法得到满足优化目标的三维路径。仿真结果表明，该方法可以有效实现UUV能耗和回收时间的平衡，同时能够根据回收集合点规划出一条避开水下碍航区域的三维路径。

为解决船舶直流微电网中恒功率负载与LC滤波器级联引起的母线电压高频振荡问题，提出一种基于虚拟阻尼补偿的并网变换器母线电压振荡抑制方法。首先,建立源侧并网变换器及恒功率负载的小信号模型，分析恒功率负载负阻抗特性减小LC滤波器阻尼引起电压振荡的机理，推导出LC滤波器与恒功率负载级联的稳定约束条件。在此基础上，引入基于非线性扰动观测器的虚拟负电感有源阻尼补偿方法，对并网变换器直流侧输出电流进行虚拟测量，并构建虚拟负电感补偿环节抵消LC滤波器较大电感值，从而抑制系统的低阻尼振荡。最后，采用奈奎斯特判据分析级联系统的稳定性，建立Simulink仿真模型验证了所提控制算法的有效性。

为了解航空发动机和燃气轮机内的流场特征，从而有针对性的开展优化设计提高其性能，需要对航空发动机和燃气轮机的流场进行准确测量。五孔探针是一种应用较为广泛的流场测量手段，采用五孔探针能够较为准确的获得所测流场的总压、静压、速度大小和方向等流场参数。五孔探针性能的优劣直接影响测量结果的准确性，而五孔探针的性能又直接与五孔探针的探头形状相关。本文采用试验的研究方法对五孔探针探头的形状对其性能的影响进行了较为详细的分析。分析结果显示：半球形探头在亚音速条件下无论是方向校准系数还是压力校准系数都较锥形探头的校准系数分布均匀，采用半球形探头的五孔探针测量流场时的测量结果更为准确。

针对 LNG 动力集装箱船燃料释放冷能较多且δ被利用的问题,设计一套将 LNG 冷能用于冷藏集装箱系统、船舶 冷库和空调系统的 LNG 冷能梯级利用方案,采用
Aspen HYSYS 软件对系统进行流程模拟,得到关键节点的主要参数;通过计算,得到整个系统和主要设备的 效率,并以提高整个系统的 效率为目标,各用冷系统的 效率为依据,分析影响各用冷系统 效率的关键参数,进而对整个系统进行优化,得到最佳的运行参数。 结果表明,冷ý进口温度的升高可以提高冷藏集装箱系统的 效率;降低冷ý的进口温度可以提高船舶冷库和空调系统的 效率,优化后的整个系统的 效率达到 27. 61%,较优化前提高了4. 61%。

针对货流不平衡下的集装箱班轮运输船期设计问题，根据燃油消耗量与各航段船舶航速和载货重量间的函数关系，并结合船舶到港多时间窗、多起讫时间和多装卸效率合作协议，构建班轮运输船期设计非线性规划模型优化各航段航速，设计线性割线逼近法对模型进行求解。以中国远洋海运集团有限公司的AWE1航线为例，生成100个场景的数值进行模拟计算。结果表明，考虑货流不平衡的船期设计优化可有效降低集装箱班轮运输服务的周总成本，有利于增加运力供应。敏感性分析结果显示，本文模型有利于减缓由于燃油价格上涨而造成集装箱班轮运输周总成本的快速升高，且货流不平衡系数越大，模型越有效。研究结论可为船公司船期设计决策提供有益参考。

为分析基于Parzen窗方法概率密度函数ä均衡算法（PPDF）的稳态性能，采用数值求解法，分别输入4种调制信号，研究PPDF算法在不同核参数下补偿因子的取值。此外，利用分离假设原理分别得出PPDF算法在实值和复值数据条件下稳态均方误差（MSE）的封闭解析表达式。仿真结果表明，在无噪环境中，PPDF算法实值和复值的稳态MSE的理论值与仿真值较为吻合，验证了理论分析的准确性。

针对非高斯脉冲噪声环境下分布式阵列波达方向（DOA）估计算法性能退化的问题，以Alpha稳定分布为脉冲噪声模型，首先，利用分数低阶变换和压缩变换两种非线性变换方法对阵列接收信号进行预处理以有效抑制脉冲噪声；然后，基于预处理后数据的协方差矩阵，提出两种⊃3;棒的双尺度酉ESPRIT(U-DS-ESPRIT)算法；最后，对分布式阵列在Alpha稳定分布脉冲噪声环境下DOA估计的克拉美罗界（CRB）进行分析。仿真结果表明，在脉冲噪声环境下，两种⊃3;棒双尺度酉ESPRIT算法的估计性能明显好于传统基于二阶协方差矩阵的双尺度酉ESPRIT算法，且基于压缩变换的双尺度酉ESPRIT算法的估计性能更接近于CRB。

催化氧化法是治理挥发性有机化合物（VOCs）的有效途径，其核心是开发低温、高效和稳定的催化剂。基于此，以金属硝酸盐为原料，采用溶胶-凝胶法制备了尖晶石相CoAl₂O₄催化剂，探究了催化剂的最佳制备条件及最优评价条件，主要包括煅烧温度、气体流速、催化剂用量和评价温度。并利用X射线衍射法（XRD）、扫描电子显微镜技术（SEM）、比表面积分析（BET）、热重分析（TG）和X-射线光电子能谱（XPS）等表征手段探究催化剂具有高催化活性的原因。研究结果表明，CoAl₂O₄催化剂在煅烧温度为700℃时对乙苯的催化效果最好，乙苯转化率为90%时的温度(T90)达到311℃。同时，在气体流速为20 mL/min，催化剂用量为0.2 g，评价温度为400℃时，CoAl₂O₄催化剂拥有较高的催化活性，对乙苯的转化率达到96%以上。

为提高舰船的抗爆能力，箱型梁结构作为新型舰船抗爆结构受到关注。采用数值模拟方法对舰船舱内爆炸载荷下的结构变形、加速度和结构吸能进行分析，考虑结构重量变化的影响，引入重量响应指标对提高舰船抗毁伤效果进行评价分析。研究表明: 箱型梁结构对舰船Σ险剖面的抗毁伤能力有明显提高，其提升效果与舰船吨λ大小和结构形式等因素有关。该结论可为水面舰船箱型梁结构设计提供初步参考。

针对水下少标签语义分割的类内差距的问题，提出一种具有信息交互的FUSS模型，通过将提取的询问图像全局特征信息和支持图像目标局部特征信息进行交互，实现对共性对象信息的有效关注。实验结果表明，在仅使用50张支持数据集情况下，与CaNet、PGNet和PaNet三种少标签语义分割算法对比，FUSS模型无论是在水下环境还是在地面图像上均优于这些算法。

为了明确碳排放限额和碳税税率对冷藏集装箱多式联运路径选择的影响，基于运输时间等约束，考虑运输速度和载重吨位等因素对碳排放的影响，构建了以运输总成本和碳排放量为最低的双目标路径选择模型。设计遗传和模拟退火的混合算法进行求解，通过算例模拟情景进行讨论。结果表明：对于冷藏集装箱运输，提高运输速度会导致碳排放量增加同时降低运输总成本，且载运工具吨位增加可降低运输中的单位碳排放量；改变碳排放限额和碳税税率取值均可降低运输中的碳排放量，引导多式联运决策者选择低碳的运输路径。本模型可为多式联运经营人决策绿色的路径提供理论依据。

为解决浓雾天气条件下近岸海域监控系统获取的图像清晰度低的问题，提出一种基于改进亮通道及引导滤波的海域图像去雾算法。首先，将Lab颜色空间L通道作为引导图，通过对原图像进行快速引导滤波来估计大气光值；其次，基于大气光值并利用亮通道先验理论，获得亮通道透射率函数；最后，通过改进的加权引导滤波优化亮通道透射率函数，利用大气散射模型，实现模糊图像的去雾，并利用伽马校正增强去雾结果。实验结果表明，改进方法图像去雾结果视觉效果明显，可以有效减少细节信息损失，提高图像清晰度 。与经典算法最优结果对比，NIQE、对比度及信息熵分别提升为10.92%、4.12%和4.37%，对完善近岸海域监控系统具有一定的理论价值和现实意义。

针对一组欠驱动无人艇协同编队在航行中跟随艇无法获得领航艇的速度信息问题，提出一种基于改进线性扩展状态观测器(ILESO)的多无人艇协同编队控制方法：首先，考虑到速度传感器故障或通信断开时领航艇的速度信息难以获得，设计ILESO实时估计未知速度信息；其次，在此基础上结合领航—跟随下多无人艇协同编队误差模型，利用backstepping和李雅普诺夫理论设计编队控制律，同时将横向速度误差与相对艏向误差看做同一子系统一同镇定，巧妙地将不能直接补偿的横向力转移到可直接控制的转艏力矩上；最后，利用李雅普诺夫稳定性理论证明整个协同编队是全局一致有界稳定的。仿真结果验证了该方法是稳定有效的。

为研究巴西果效应下制备工艺对热再生沥青混合料沥青活性度（DoA）的影响，选取搅拌时间、新集料预热温度、沥青混合料回收料（RAP）粒径以及RAP和不同粒径集料加入试验室内搅拌锅的顺序等制备工艺参数为分析变量，在不添加再生剂的情况下将RAP与粒径相差较大的天然集料直接进行机械拌和、筛分并对筛分后的混合料进行沥青抽提试验，以测定其沥青含量并计算各再生沥青混合料的DoA。结果表明：热再生沥青混合料在任何制备工艺下均存在巴西果效应；在制备热再生沥青混合料时，搅拌时间、新集料预热温度、RAP粒径均与DoA呈正相关；相比细粒径RAP，选用粗粒径RAP制备得到的热再生沥青混合料的DoA由30%提高至60%；巴西果效应进一步解释了搅拌过程中小粒径RAP更多的分布于搅拌锅底层，与上层的大粒径新集料的接触碰撞几率减小而降低了沥青转移量，通过延长搅拌时间可减弱这一影响，但这种减弱有限。

现如今，涡轮负荷的提升将带来更大尺寸的分离，因此控制涡轮叶栅流动损失成为研究的重点。本文采用仿生学球形凹坑表面结构被动控制方法，探究了5种深度的凹坑方案，分别是0.1mm、0.15mm、0.2mm、0.25mm和0.3mm，深径比均为0.25，三排凹坑被布置在18%-30%弦长处，其中距叶片吸、压力面分别为2mm，轴向间距为4mm。研究对象为1+1/2高压级跨声速对转涡轮构成的平面叶栅，通过商用CFD模拟计算得出的损失系数，静压分布等气动指标，分析在端壁λ置布置不同深度凹坑对涡轮叶栅流动性能的影响。数值结果显示：0.2mm深度的端壁凹坑对流道内涡系发展具有最优的流动控制效果，抑制横向二次流沿展向爬升，削弱端区附近激波强度，使叶栅总压损失系数降低2.71%。

为准确甄别船舶身份，提出一种基于层次注意力孪生网络的船舶身份甄别模型，结合时间注意的长短期记忆和多尺度的卷积网络，从时间和语义信息层面对船舶轨迹进行表征，并采用以改进的孪生神经网络计算船舶轨迹表征向量间的差异度作为判断船舶身份的依据。为验证该模型的有效性，在厦门港及附近水域船舶轨迹数据基础上对比分析本文模型和常用机器学习模型甄别船舶身份的性能。结果表明，本文模型可在小规模数据集上学习得到泛化性较好的船舶身份甄别性能，在测试集上的 F₁分数为0.8971，而常用机器学习模型在相同测试集上仅能达到0.7774，可见，本文模型可满足船舶身份甄别和异常排查等相关应用的需要。

为避免压气机失速的发生，采用数值仿真方法，对跨音速压气机DMU37静子扇形叶栅展开研究，分析在叶栅端壁与吸力面同时进行附面层抽吸时对该扇形叶栅性能的影响，同时讨论了改变总抽吸质量流量的影响。结果表明，端壁区域的损失会随着抽吸流量的增加逐渐减小，上、下端壁三维角区回流强度减弱；通流能力随着抽吸流量的增加而逐渐提升，叶栅内主要涡结构逐渐向端壁迁移；随着抽吸流量的增加，流入抽吸腔的流体速度增大，附面层抽吸能力增强，当抽吸流量为进口流量的2%时，总压损失系数较未抽吸时降低49.07%；在固定抽吸流量率条件下，双侧端壁抽吸与吸力面组合抽吸可让叶栅气动参数更加均匀，推迟附面层分离。分析组合式附面层抽吸对扇形叶栅角区与型面分离的控制效果，对组合附面层抽吸机理做进一步探究，可为附面层抽吸在压气机中的应用、吸附式压气机的设计提供理论依据与设计准则。

为给船舶主机整体性能的状态监测和健康管理提供更好的技术支持，提出一种基于深度置信网络（DBN）和支持向量回归机（SVR）相结合的船舶主机排烟温度基线模型，通过计算设备运行时的状态参数测量值与基线值的偏差量，并结合偏差量的变化情况，进而判断出部件的退化或故障情况。以某轮2015年1—6月份的航行数据和试航报告中的数据作为初始样本，经异常值剔除、噪声去除和稳定点筛选等处理后，形成最终样本集；利用DBN网络对样本数据进行特征提取，随后将提取的数据特征输入SVR中，建立船舶主机排烟温度基线模型。结果表明：通过测试集验证，基于参数调优的DBN-SVR模型相比BP模型、DBN模型和SVR模型能更准确地预测状态参数，拥有优良的稳定性。

针对传统燃爆机理研究方法存在耗时久、成本高、有效实验数据难以获取的问题，采用一种数据驱动与物理实验相结合的方法对半封闭空间置障条件下燃爆实验结果进行预测，并以燃爆实验数据为基础，开发了一种基于Adam优化算法下的BP神经网络预测模型，通过敏感性分析实现隐含层神经元个数的最优配置；以实验获得的火焰速度和最大燃爆压力作为特征样本数据进行训练和测试；采用R⊃2;(决定系数)评价指标来评估预测模型性能，并与RSM模型和岭回归模型进行对比。结果表明，采用Adam-BP模型预测火焰速度和最大燃爆压力相比RSM模型预测的R⊃2;分别提高了30%和16%，相比岭回归模型的R⊃2;值分别提高了10%和8%，并且Adam-BP模型鲁棒性相对较好。测试结果表明，Adam-BP模型在预混可燃气体燃爆实验结果预测中精度达到95%以上，因此，Adam-BP模型适用于预混可燃气体燃爆后果的预测，可为研究预混可燃气体燃爆后果提供一种快速预测方法。

实验研究了氮气-水和氮气-CMC溶液在不同宽度微通道内的压力降和流型的变化，分析了气液流速比和无量纲数等条件对压力降和气泡长度的影响。结果表明，流速和溶液浓度越大，微通道宽度越小，压力降越大。气液两相流中，随着气液流速比的增加，压力降呈指数下降。对分相流压力降模型进行修正后，其预测值与实验结果间误差为-13.64%~17.41%。通过对气泡横截面面积的精确计算，对气泡长度预测模型进行了修正，气泡长度模型预测值与实验气泡长度间的误差除个别点外均小于20%。微通道中气体-非牛顿流体两相流压力降和气泡长度的预测可为微流控系统设计提供参考依据。

全面梳理国内外航运物流碳排减技术、管理与政策等方面的发展现状与态势，研判国内航运物流碳减排的发展水平,结合航运物流业的发展趋势，从技术、管理和政策等角度提出我国绿色航运物流发展的路径和建议,以助推碳减排目标的实现。

为在点燃式发动机上利用醇类混合燃料实现减碳节能的目标,基于 LJ4K18QS 发动机建模,利用醇类混合燃料对运行参数开展优化研究,揭示了空燃比及点火提前角
对发动机动力性、经济性和排放特性的影响规律。 结果表明:在负荷特性下,随着空燃比的增加,发动机扭矩和 NO_x排放先增大后减小,发动机燃油消耗率先减小后增大,CO排放逐渐减少,HC 排放逐渐增大;随着点火提前角的减小,发动机的扭矩先增大后减小,燃油消耗率和 CO 排放先减小后增大,NO_x 排放逐渐减小,HC 排放逐渐增大;同时,得到了发动机在不同负荷下的最佳空燃比和最佳点火提前角,可为后续研究提供一定的理论参考。

为给轴流压气机新型气动布局提供借鉴，进一步控制压气机角区分离，详细研究了静叶交替分布的静子对跨声速压气机气动性能的影响。以NASA Stage35单级轴流压气机为模型进行研究，基于控制角区分离的理论方法，调整静叶叶尖进口几何角，构造新型的交替静叶布局进行数值模拟并分析静叶改型压气机的气动特性。结果表明：不同的交替静叶模型对流动分离控制程度有较大差异，相比原型和全周静子叶片改型，交替静叶模型能够有效提升压气机性能，实现了压气机扩稳、增压以及等熵效率的提高。交替静叶模型的改型叶片叶尖进口几何角减小21°时，对压气机的性能提升效果最好，压气机的总压比和等熵效率均大幅提升且稳定裕度提升最大，相比原型提高了4.8%。

为解决基于视觉的船舶智能感知系统在海雾悬浮颗粒的散射作用下，图像信息可见度与对比度明显下降，目标检测、目标跟踪和语义分割等高层视觉任务受到严重影响，导致无法检测到目标或跟踪目标丢失的问题，创建了Maritime Haze数据集，并结合物理模型和深度学习方法，提出了融合暗通道先验知识的循环生成对抗网络图像去雾模型；利用暗通道先验去雾算法将图像分解输出透射图和去雾图像，再通过循环生成对抗网络的生成器和判别器对暗通道先验输出进行处理和判断，从而生成更好的去雾图像。实验表明，该模型峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSMI)的评价指标分别达24.73和0.943，优于PSD的23.34（PSNR）和0.921（SSMI）以及CycleGAN的19.19（PSNR）和0.584（SSMI），并在视觉效果上展示出最佳的清晰度和色彩真实性，在航海图像去雾领域领先其他方法。

从法律制度与规范、应急搜救中心建设、应急装备与技术、应急响应策略、多边协同合作等五个方面对北极船舶事故应急响应研究现状进行综述。研究发现，当前北极地区主要存在应急资源分布不均匀，环北极国家及组织缺乏跨区域合作等问题。在此基础上，对北极地区船舶事故应急响应体系的未来发展进行展望。该研究有利于发现当前北极应急体系中存在的问题和不足，对提升北极船舶事故应急响应能力具有重要指导意义。

为研究乘客的折返行为和响应时间对大型邮轮人员疏散过程的影响，采用AnyLogic社会力模型仿真平台建立了一艘大型邮轮人员疏散模型，分析了不同折返比例下的折返行为对该艘邮轮乘客的疏散时间、疏散流率、拥挤区域和拥挤持续时间的影响，在此基础上考虑了乘客响应时间对邮轮疏散进程的影响。仿真结果表明：乘客的折返行为对邮轮疏散进程有显著的减缓作用，会增加¥梯的拥挤持续时间。而乘客的响应时间对邮轮疏散进程的影响较为复杂，折返比例在20%及以下时，乘客存在响应时间会减缓邮轮疏散进程；折返比例在30%及以上时，乘客存在响应时间能一定程度上加快邮轮疏散进程。本研究对大型邮轮人员疏散方案的制定和优化有一定的指导意义。

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像近岸船舶目标受背景杂波的影响，导致SAR图像船舶目标检测检测率低和小尺度舰船目标©检率高的问题，提出了一种适用于复杂背景下SAR 图像近岸舰船目标检测的改进FPN（Feature Pyramid Network）模型。该模型基于FPN目标检测算法的基础上，首先在特征提取网络中利用可变形卷积更加精确的确定对目标采样点λ置，增强目标的特征提取能力，提高复杂背景下SAR 图像舰船标的检测率；同时采用通道注意力机制来捕获特征提取网络中不同通道图之间的特征依赖关系，降低©检率。在公开的SAR图像舰船数据集上测试实验，结果表明本文提供的模型在复杂场景下的检测精度为87.95%，相比于原始的FPN提升了8.46%。其中针对小尺度舰船目标检测精度为95.14%，相比于原始的FPN检测精度提升了5.28%。对比Yolo5和mask RCNN，融合了上述方法的改进模型平均检测准确精度分别提升了11.21%，2.98% 。

在钢板三角感应加热热弹塑性数值模拟的基础上，开发了钢板三角感应加热的固有应变数据查询程序, 将实际的固有应变分布加载到弹性有限元模型上，对帆形板的多加热线变形形状进行计算。结果表明，弹性有限元计算得到的挠度值与实验值一致，且计算时间短，表明该计算过程是有效的，可以应用于帆形板的多加热线变形预测。

为研究细水雾对发生在船舶机舱和上甲板等受限空间甲烷掺氢爆燃事故的抑爆机理及作用效果，搭建预混气体燃爆实验平台，通过改变预混气体组分、超细水雾粒径、水雾喷洒λ置和有无障碍物等条件，对抑爆机理进行分析。结果表明：水雾抑爆效果受预混气体燃烧不稳定性、障碍物及水雾喷洒λ置的影响。在火焰发展初期，8 μm水雾表现出最佳的抑制效果，火焰速度峰值降低37%，超压峰值降低36%；45 μm水雾表现出促爆效果，火焰速度峰值提升28%，超压峰值提升14%。在障碍物条件下，改变水雾的喷洒λ置，45 μm水雾在障碍物附近喷洒表现出最佳抑制效果，火焰速度峰值降低20%，爆炸超压峰值降低35%。根据该研究，在船舶消防系统布置中，应充分考虑预混气体燃烧的不稳定性、障碍物情况和水雾喷洒λ置，在火焰发展初期应使用对火焰面结构影响最小的8 μm水雾，在障碍物附近应使用45μm水雾，从而最大限度降低事故后果。

为提高双体船的空间利用率，使其便于存放、运输和投放作业，设计了一种基于平面连杆机构组成的可折叠收放机构。以收放过程中船体角λ移最小为优化目标，连杆机构成立条件及尺寸设计要求为约束条件，建立收放机构尺寸优化模型。利用闭环矢量法，分析优化后机构收放过程的运动学变化规律。结果表明，该机构可实现双体船的收起与展开功能;尺寸优化后,浮筒最大角λ移幅值降低了79%，收放过程更平稳，并且冲击较小。