在国家低空经济战略推进背景下，针对定线接驳（公共服务型）与“飞滴”出行（市场化服务型）两类差异化低空出行服务的用户接受影响因素与机理展开研究。通过改进技术接受-计划行为理论（TAM-TPB）整合模型，构建“技术-制度-认知”多维分析框架，基于问卷调查数据建立双场景结构方程模型进行实证检验。研究结果表明：定线接驳服务呈现“技术功能主导型”决策逻辑，技术信任既直接驱动使用意愿，又通过提升感知有用性和降低风险感知而间接促进接受度；而“飞滴”出行则遵循“情感体验主导型”决策路径，技术信任通过态度间接影响使用意向，用户决策更依赖感知行为控制与主观体验。研究进一步从用户决策机理出发，为制造商的技术研发方向、运营商的用户体验优化与政府监管部门的制度供给提供了差异化策略依据，为推动低空出行服务的产业实践提供了理论支撑与操作指引。

国际海道测量组织(International Hydrographic Organization,IHO) S-98标准定义的电子海图与多源水文数据互操作是未来应用趋势，本研究旨在探索融合电子海图（Electronic Navigational Chart, ENC）产品与实时水位数据的动态等深线智能生成技术。 针对S-102测深表面数据不完备情况下ENC产品包含的稀疏水深数据精度难以直接支撑高可靠性的动态水深计算的制约，提出一种基于深度学习超分辨率技术的解决方案，利用改进的TSE-EDSR模型，从海图稀疏水深点中重建高保真度的海底数字高程模型，再结合实时水位数据生成动态等深线。实验表明，本文方法生成的数字高程模型及动态等深线在精度和形态真实性上均显著优于传统插值方法，可为S-98互操作应用提供技术支撑，对推动新一代电子海图的应用与发展具有重要的理论和实践价值。

针对海运空箱调运成本高的行业痛点，本文创新性地将船公司合作机制与免费用箱期策略相结合，综合考虑调箱、存箱、租箱以及交换用箱四种空箱获取渠道，构建了以空箱调运总成本最小化为目标的非线性规划模型。通过设计基于 贪心策略的近似动态规划算法，解决了传统方法难以处理的多阶段决策与非线性耦合难题，给出不同情境下的免费用箱期长度最优决策。研究发现，通过合理设置免费用箱期可降低租箱成本，优化船公司合作下的用箱成本。灵敏度分析表明：当空箱供大于需时，船公司空箱管理总成本将达到最优；而发往内陆箱量每增加33%或运输时间延长1天，需同步缩短免费用箱期1-2天以实现成本最优。该协同决策框架有助于提升船公司空箱资源周转效率，并为船公司免费用箱期长度的制定提供依据。

为适应航运市场变化与低碳转型需求，船公司需要每隔一段时间重新进行航线配船决策。从提高船公司决策效率的角度入手，综合考虑多条班轮运输航线的船型选择、运量分配以及多种绿色航运措施等因素，建立班轮运输网络下航线配船与航速联合优化模型。针对模型隐含的决策次序特征，设计基于线性转换与级联递增策略的两阶段交互算法实现高效求解，并通过算法对比验证了该求解方法的准确性与高效性，相较于枚举船型的算法，该算法在获得相同优化结果的前提下，求解效率提升约99%。最后，以跨太平洋海域的航运网络运营组织为例，探究了船队的最优经营策略，结果表明调整更大载箱量的船型并提高航速能够有效提高船公司经营利润。研究成果可为船公司灵活应对市场变动、高效制定经营策略提供支持。

在现代工业体系中，机械振动监测技术对于保障设备安全运行、预防故障发生具有重要意义。本研究提出了一种基于摩擦纳米发电机（TENG）的高灵敏度液态金属基振动传感器，用于船舶机械设备的实时振动检测。该传感器由导电织物、氟化乙烯丙烯共聚物薄膜（Fluorinated Ethylene Propylene, FEP）和液态金属构成，利用摩擦起电效应将机械振动转化为电信号。经实验验证，该传感器在5至50 m/s⊃2;动态加速度范围内展现优异的线性电压响应（R 2=0.995），灵敏度达0.218 V·m⁻⊃1;·s⊃2;。此外该传感器还具备良好耐久性，经历21600次加速疲劳测试后信号衰减可忽略，最终成功应用于船舶空气压缩机振动监测。相较于传统压电式和电磁式传感器，该技术具有高灵敏度、抗电磁干扰及柔性适应复杂环境等优势，为船舶等恶劣工况下的设备状态监测提供了新型解决方案。

针对船用发动机在变工况下故障数据匮乏导致的诊断难题，本文研究了更具挑战性的部分集迁移诊断场景，即目标工况的故障类别少于源工况。该场景下，源域中与目标域无关的故障类别会严重干扰诊断知识的迁移，导致现有深度学习方法性能显著下降。为此，本文提出了一种多尺度多视角域对抗网络（MMDAN）。该网络通过多尺度特征提取器捕获鲁棒故障特征，利用多视角分类器增强决策可靠性，并引入一个辅助域鉴别器来量化并筛选可迁移的源域样本，从而有效抑制了无关类别的负迁移效应。在某型船用发动机故障数据集上的实验表明，所提方法在多个变工况部分集任务中的平均诊断准确率达到96.58%，显著优于现有主流迁移学习模型，验证了其在实际复杂工况下的有效性与优越性。

针对液化天然气(Liquefied Natural Gas, LNG)海运库存路径问题(Maritime Inventory Routing Problem, MIRP), 依据LNG蒸发率与船舱内外温差和货物量间的变化关系, 建立各航次船舶航行及港口装卸过程中的LNG蒸发量函数, 以海运物流公司总成本最小化为目标, 构建考虑蒸发率变化的LNG-MIRP非线性随机规划模型, 运用机会约束和分段线性割线逼近两种模型转换方法, 将其转化为混合整数线性规划模型。采用亚马尔运往中国的LNG项目为算例，对所建模型及算法进行了验证分析。结果显示, 考虑蒸发率变化的LNG-MIRP能显著降低船舶燃油成本和LNG蒸发损失, 可节省物流总成本。敏感性分析表明, LNG价格上升将导致物流总成本的增加, 港口库存水平置信参数存在合理取值。研究结论可为海运物流公司LNG-MIRP决策提供有益的参考。