针对四体无人艇的航行阻力性能受其分布式片体的横、纵间距耦合影响问题，通过综合对比多种片体布局方案在不同航速工况下的阻力系数，对自主设计的四体无人艇的片体布局进行优化。首先，构建多种布局方案，基于计算流体力学数值模拟方法与Fluent求解器对其三种航速工况下的静水阻力系数进行对比分析；其次，设计综合阻力系数评价函数，选取阻力性能最优的片体布局方案；最后，通过对比优化前后的航行兴波高度与片体表面压力进一步验证布局优化对整船航行效果的改善作用。仿真结果表明，片体纵间距是影响整船航行阻力的主要因素，片体布局优化后的综合阻力系数较优化前减小约12.9%，并且能够有效减小无人艇的航行兴波高度与片体表面压力。

针对突发障碍物影响下的无人艇编队轨迹跟踪控制问题，提出一种基于改进动态窗口法的自主-跟随双模式避障模型预测控制方法。首先，为实现无人艇避障规划和控制的更好融合，在动态窗口算法评价函数设计中引入纵向速度和艏向角速度震荡约束项以减少速度和艏向角的抖动，提出一种基于中间距离计算引导方位角的策略以减少无人艇避障过程中的急速转弯情况。在跟随艇自主避障过程中，设计基于预测终点与期望位置偏差的评价项，同时，结合队形保持信息修正避障终点，以减小整个无人艇编队队形的偏离。其次，基于线性化泰勒展开原理，设计无人艇编队的预测模型，通过系统输出测量值与模型预估值之间的预测误差对模型的预测值进行修正，同时，采用滚动式有限时域的反复在线优化策略，提出一种融合自主-跟随双模式避障策略的无人艇编队轨迹跟踪模型预测控制方法。最后，设计非线性干扰观测器对环境干扰进行补偿，结合终端惩罚理论构造李雅普诺夫函数证明系统的稳定性。仿真实验验证了本文无人艇编队避障和轨迹跟踪控制算法的有效性和可靠性。

针对由全球海上船舶数量增长导致的碰撞事故频发问题，提出一种基于深度强化学习（DRL）算法的船舶智能避碰决策模型，基于对抗双深度Q学习（Dueling-DDQN）与船舶领域模型的建立，设计奖励函数时充分考虑了《国际海上避碰规则》（COLREGs）及船舶偏航等要素，以确保避碰决策的合规性与合理性。搭建仿真环境模拟多船会遇场景，并利用神经网络模型处理复杂环境信息，进行模型训练与验证。实验结果显示，相比传统深度Q学习算法，本文模型在收敛速度和稳定性方面均表现出显著优势，能够准确判断会遇局面，并依据COLREGs采取恰当的避碰措施，展现出较高的决策准确性和可靠性，可为船舶在复杂海况下的智能航行提供有效的决策支持。

鉴于目前VTS、AIS人工分析的效率难以满足日益严峻的水上交通监管形势要求，本文考虑船舶进出港航行特点，提出一种海港航道水域船舶异常行为检测方法。首先，考虑船舶类型、通航规则等影响因素，建立基于语义轨迹多维相似度的船舶轨迹聚类方法，以识别符合通航规则的船舶进出港交通模式；然后，构建语义转换模型，将交通模式轨迹数据转换为模式轨迹文本，并采用文本余弦相似度方法匹配目标船舶的交通模式；接着，利用核密度估计构建船舶异常行为检测模型。以天津港为例，从历史船舶轨迹数据中提取40种进出港交通模式，并以此构建船舶异常行为检测方法，通过航海模拟器仿真数据对方法进行验证。结果表明，该方法能够有效检测出船舶的异常行为，可对水上交通监管起到一定的辅助作用。

为有效利用液化天然气（LNG）船舶运营过程中产生的大量蒸发气（BOG），研究了考虑BOG管理的LNG海上运输航线配船问题。以LNG产生的BOG作为推进燃料，建立经济航速下LNG海上运输航线配船模型。在此基础上，结合航速与BOG需求量的关系设计BOG管理策略，进而建立考虑BOG管理的LNG海上运输航线配船与航速联合优化模型。以我国一家LNG航运企业为例，求得两个模型对应的最低成本、最优配船方案与航次计划。对比两个模型的最优解可知，BOG管理策略能够有效降低8%以上的成本，并从LNG现货价波动与航运企业的业务规模角度提出相应的管理建议。研究结果表明，该方法能够为LNG航运企业合理配置运力资源、有效管理LNG船舶蒸发气提供决策支持。

考虑排放控制区（ECA）边界宽度的影响，建立了以船舶总运营成本最小为目标的混合整数非线性规划模型，以优化减排策略和航速，并以某公司的东南亚航线为例进行求解和敏感性分析。结果表明：不同减排方案的成本比较主要受燃油价格水平的影响，碳税对不同方案的成本比较结果没有影响；从当前的各种燃油价格来看，安装脱硫塔是经济性最好的一种减排措施，其他依次为ECA内外燃油转换策略、使用MGO燃油策略、使用LNG燃料策略；随着ECA边界宽度的减少和不同燃油价格差的减少，燃油转换方案的成本将低于安装脱硫塔方案；使用LNG燃料的初始投资成本降至80%以下或LNG燃料的价格降至50%以下，而MGO燃油价格保持不变或更高时，使用LNG燃料将比使用MGO燃料成本更低；ECA边界宽度的制定会对航运企业的减排策略产生影响，可以通过适当增加ECA边界宽度来减少船公司在ECA内外进行燃油转换的行为。

为实现螺旋桨几何参数的非接触式测量，提出一种基于自适应八叉树的区域生长算法提取螺旋桨点云模型。首先，采用自适应八叉树将点云数据划分为若干非均匀体素。其次，结合体素的空间连通性和平滑性设置区域生长判据，利用体素的特征属性进行区域生长，实现对螺旋桨点云模型的提取。然后，利用正交试验法进行算法参数的优选。最后，将本文算法与基于传统八叉树的区域生长算法和基于点的区域生长算法进行对比实验。结果表明：本文算法可以实现对螺旋桨点云模型的精确提取，分割精度达99.5%，相比其他两种算法精度分别提高了1.8%和1.3%；执行时间为1045 ms，分别为其他两种算法耗时的4.1%和5.6%，点云分割的效率得到明显提高。

为提高干散货码头作业效率、减少取料作业延误，充分发挥装船混配工艺的优势，针对干散货码头堆场取料作业调度问题，本文以最小化取料作业延误为目标，建立考虑装船混配工艺的干散货码头取料作业调度优化模型，在多货种动态场存、取料机作业互相干扰、多垛位按比例同步取料等约束条件下，集成优化取料方案制定、垛位分配及取料机调度。针对问题和模型特点，基于自适应大邻域搜索，设计能高效求解大规模问题的启发式算法。算例实验表明，相较通用求解器，本文方法能够在1h内为大规模算例求得高质量的取料作业调度方案；与吱吱轮算法相比，在求解大规模算例时，平均改进目标函数值19.9%；同时，本文方法综合考虑装船混配对垛位分配与取料机调度进行集成优化，与不考虑装船混配得到的结果相比，平均减少取料作业总延误28.35%，可为干散货码头在考虑装船混配工艺时进行堆场资源分配与作业计划提供理论支撑。

在优化预约配额方案时，现有方法面临诸多挑战，包括动态性、随机性捕捉难，理论假设局限，以及数据获取处理复杂等。本文利用集卡的GPS轨迹数据，全面捕获了集卡从到达港口至完成作业的全过程周转时间，并基于此建立了单位预约时间窗口内集卡到达数量与其在港总周转时间之间的映射关系。利用该映射关系，构建了一个更为精确简洁的配额优化模型，并对集卡预约配额方案进行了优化求解。实验结果表明，优化后的预约配额方案有效减少了高峰期的集卡到达量，同时提高了低谷期的车辆到达数量，显著减少了集卡在港的总周转时间，提升了码头的运营效率，进而增强了港口竞争力。

聚焦于“出行即服务（MaaS）”服务平台的核心受众群体，即公共交通用户，研究其对MaaS服务平台使用意愿的内在机理，深入理解促使这类群体使用MaaS服务的驱动因素。本文将公交用户群体细分为被动乘客群体和选择性乘客群体，以辽宁省大连市的问卷调查数据为基础，采用多指标多因素结构方程模型，深入探讨这两类群体对当前公交服务水平的满意程度与其对MaaS服务使用态度和行为意向之间的相互关系。研究发现，乘客对MaaS服务的态度和使用意愿与其对公交服务的满意度呈正相关，但两类乘客在满意度转化为MaaS使用意愿的过程中存在机制差异,选择性乘客的满意度直接转化为使用意向，而被动乘客则先通过改变对MaaS的态度，进而影响其使用行为。因此，推广MaaS服务时需针对不同乘客群体制定差异化策略,即对选择性乘客应突出MaaS服务的高效便捷，对被动乘客则应体现MaaS服务质量和环境舒适度。此外，性别、年龄、换乘频率等因素也影响MaaS使用意愿。上述发现为相关部门规划MaaS服务平台、优化公交服务及提高MaaS普及率等方面提供了决策依据。

为获取高质量的粒子图像，提出一种双分支残差卷积神经网络DBRNet用于粒子图像测速(PIV)技术中的粒子图像增强。首先，设计一种由残差块组成的双分支卷积神经网络对输入的粒子图像对进行特征提取，同时，采用编码-解码器对粒子图像对的特征信息进行有效融合。其次，自主生成具有挑战性的图像增强数据集训练模型参数，其中，包含不同浓度的高斯噪声、光强噪声及多种真实的干扰背景，以充分模拟真实流体场景。结果表明，本文方法能够有效地处理合成图像和真实图像中的噪声干扰，实现图像增强；利用速度场估计算法处理经本文方法增强后的粒子图像对可以得到更高精度的速度场。

SAR图像中不同类别船舶的目标特征区分不明显，当船舶类别较多时会出现识别准确率下降的问题。为更好地提取类别特征，本文提出一种识别模型DCN-MSFF-TR，借鉴Transformer encoder-decoder思想，在主干网络中加入可变形卷积模块（DCN），同时，将经过Transformer多尺度自注意力处理的特征层按照特征金字塔的方式在模型合适的位置进行特征融合，每一层不仅能够利用自身的信息，还能够综合利用其他层的特征。在公开数据集Open SARShip-3-Complex三分类数据集和Open SARShip-6-Complex六分类数据集的验证结果表明，平均识别精确率分别达到78.1%和66.7%，说明本文方法相对其他识别模型能更有效识别出SAR图像中的舰船类别。

为提高低负荷下天然气/柴油双燃料发动机对HC的转化率，设计一种基于流向变换的三元催化转化器，建立了单通道内流向交换HC和CO催化转化化学反应过程数学模型，并利用ANSYS FLUENT软件进行求解，开展流向变换三元催化转化器工作特性数值模拟研究。结果表明：在发动机为低负荷工况时，设计的流向变换三元催化转化器可以有效控制HC的排放；流向变换操作相对于单向流动对HC及CO的转化率明显提高，若忽略换向突变的影响，流向变换操作相对于单向流动对HC转化率的提高幅度为3.9% ~ 6.4%，对CO转化率提高幅度为2% ~ 2.7%，而对于NO_X的转化率提高幅度较小，仅有0.6%左右；转化器换向时间的设计不易过大或过小，建议换向时间为   10 s ~ 15 s；随着进口速度的增大，转化器的最高温度降低，HC与CO的排放量增大且转化率降低，但对NO_X的转化情况影响较小。

为精确预测弹性鼠笼结构刚度，基于刚度理论公式，采用遗传算法对弹性鼠笼的几何结构参数进行优化，并建立三维有限元模型，对比计算了ANSYS软件中Remote force和Bearing load两种不同加载方式下弹性鼠笼的刚度，分析了笼条两端根部倒圆角对弹性鼠笼刚度的影响。设计搭建了弹性鼠笼刚度实验系统，并将弹性鼠笼实验件的刚度测试结果与数值模拟结果进行了对比。结果表明，采用Remote force和Bearing load两种加载方式的有限元计算刚度与实验测试刚度的偏差均在3%以内。在弹性鼠笼的工程设计分析中，有限元法相比理论公式法可显著提高弹性鼠笼刚度的预测精度。

针对非零均值振荡来流情况，开展低雷诺数圆柱绕流模拟，研究不同振荡周期下结构的受力区别和流场形态差异。首先，基于自主研发的水下流场模拟软件zFlower开发了非定常来流下的入流边界条件模块；在均匀来流且充分发展的流场基础上，开展了高、低两种频率比的振荡来流模拟，得到振荡来流条件下圆柱的受力状态与流场的演化过程。结果表明，来流频率较高时，振荡来流会影响流动的涡脱形态，圆柱所受横向力峰值较大；来流频率较低时，结构受到的横向作用力绝对值变化不明显，但是作用力的频谱复杂，有可能更易激发结构的流致振动。