由于水下介质散射和吸收等固有特性，水下图像面临图像模糊、低对比度和颜色失真等多重降质问题，严重影响视觉感知性能。针对上述问题，提出基于深度估计和梯度下降策略的水下图像恢复与增强框架(UIRENet)。首先，借助卷积、非线性激活函数模块，构建深度感知网络，实现对不同退化区域的场景深度感知图，克服场景深度依赖的退化；其次，提出梯度优化策略，优化卷积网络参数，提升深度网络增强性能；最后，结合感知损失、边缘损失和水下色彩恒常损失，形成水下图像增强网络损失函数。通过在UIEB-90、UIEB-M和EUVP数据集上开展综合测试实验，验证了UIRENet框架在降低水下图像模糊度、提升视觉效果方面均显著优于目前典型水下图像增强方法，特别在客观评价指标UIQM上，相比CLAHE、ICM、GC、IBLA、DCP、ULAP、FUnIE-GAN、UGAN和Uformer等方法分别提高0.3700、0.6446、0.5919、1.3081、1.3032、1.1672、0.0593、0.1329和0.0934。

针对无人船在内陆湖环境使用A*算法规划的路径存在避碰能力不足、转向动作多、转向路径不平滑的问题，提出一种改进A*和路径平滑算法。首先改进估价函数，引入避障代价和转向代价；其次迭代使用A*算法逆向分段生成路径，消除原始A*算法的冗余路径；最后考虑无人船的旋回性能，对转向轨迹进行优化。在真实内陆湖水域栅格地图上的仿真实验表明，该改进算法可显著降低无人船的碰撞概率、转向角度和行驶距离，提高了无人船的转向表现。

针对内河船舶航行场景复杂、航海雷达图像形状与颜色特征较少且难以标注的问题，提出一种改进的YOLOv8航海雷达图像目标检测方法。首先，为缓解标注错误与模型过拟合问题，在模型训练阶段引入标签平滑策略；然后，结合雷达图像特有的位置先验信息，设计一种基于坐标的卷积结构用于同时提取目标的形状、颜色和位置特征。为验证该方法的有效性和优越性，对采集的长江航道雷达图像在不同天气环境下进行对比试验。结果表明，本文方法在保证目标检测实时性的同时，精确率达到91.52%，平均精度较经典YOLOv8提高了5.17%，可为提升内河航运现代化与智能化管理水平提供技术支持。

为提高永磁容错游标轮缘推进电机(FTPMV-RDM)无位置传感器控制系统的控制性能，对该系统的速度控制器和转子位置估计算法进行研究，采用快速超螺旋滑模控制器（FSTA）以减少传统滑模控制器存在的抖振现象，采用自适应滑模观测器(ASMO)估计转子位置以提高位置估计精度。在Matlab/Simulink环境下搭建了FTPMV-RDM无位置传感器控制系统的仿真模型，仿真结果表明，本文提出的控制方法可以在无故障和一相开路故障时准确估计FTPMV-RDM的转速与转子位置信息，并且系统具有良好的动静态性能。

考虑航运服务供应链中船公司之间市场规模的不对称，运用Stackelberg博弈理论，建立船公司和货代的三阶段顺序博弈模型，确定船公司最优入侵和定价策略，研究市场规模占比对船公司入侵决策和供应链成员定价决策的影响。结果表明：无论船公司是否入侵，更高的市场规模占比总是为船公司带来更多利润；当船公司市场规模占比高、船公司之间运输服务替代程度低和入侵成本高时，船公司不入侵反而获得更多利润；当托运人对船公司的渠道入侵偏好程度较高或较低时，入侵为船公司带来的收益更多。

针对一种海湾跨越的创新型工程结构——水下悬浮隧道（SFT），以日本喷火湾的SFT设计方案为对象，结合ABAQUS有限元分析软件，建立SFT的三维实体模型，分析跨中及端跨位置的单根锚索断裂、多根锚索连续断裂情况下，水下悬浮隧道的侧向变形和扭转运动响应特性，通过参数敏感性分析了重浮比对断索响应的影响。结果表明，跨中连续两根锚索断裂较单根锚索断裂下的最大扭转角度响应增加了近三倍，竖向位移响应增加了近一倍，增大锚索安全系数对避免连续断索十分重要。另外，提出了适用于动力响应分析的SFT等效模型，可以准确反映隧道整体的动力特性及各种荷载下的变形特性。

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。

针对中点箝位型三电平整流器的直流侧中点电位不平衡问题，提出一种基于改进虚拟空间矢量的有限集模型预测控制(IVSV-FCSMPC)策略。首先，以多矢量合成为基础，依据虚拟空间矢量不会造成中点电位波动的特性，构建基于电流跟踪控制的单目标价值函数，实现无权重系数型预测控制；其次，设计基于中点电位反馈的动态调节因子，调节矢量合成过程中的正负小矢量和中矢量作用时间，在低调制度的小扇区范围内同时调节两对冗余小矢量，在无冗余矢量作用的高调制度小扇区范围内通过改进虚拟中矢量抑制中点电位波动，优化虚拟空间矢量开关序列，实现全调制度范围内的中点电位平衡精确控制；最后，基于三电平整流器硬件平台进行实验验证，结果表明，本文设计的控制算法具有良好的电流跟踪控制性能，中点电位平衡控制效果优异且响应速度较快。

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。

针对运动水声通信难以低复杂度精准获取时变信道状态信息的问题，提出基于快速信息收集和虚拟训练序列（FIC-VT）的低复杂度双向水声信道精准估计算法。采用叠加训练（ST）方案，将符号序列和训练序列线性叠加，使得训练序列持续传输，提高时变信道跟踪能力。基于置信传播，提出FIC-VT算法，将一块数据分成多个短块，每个短块又分成多个子段，通过快速信息收集算法，将多个子段的信道信息进行融合，从而获得每个短块的低复杂度局部信道估计。利用短块间的信道相关性，对多个短块的信道信息进行双向信息融合，从而获得当前短块的低复杂度全局信道估计。基于Turbo均衡，将估计的符号序列虚拟成训练序列（virtual training, VT），通过迭代计算实现时变水声信道低复杂度精准估计。本文算法由快速傅里叶变换（FFT）实现，每个抽头计算复杂度仅为对数级。计算机仿真、水池运动通信试验和胶州湾运动通信试验验证了本文算法的有效性。

为探究不同泄压口面积对氢-空气火焰形态演化的影响，采用自建实验平台进行氢-空气爆炸实验，并利用OpenFOAM开源软件进行数值模拟，分析不同泄压口面积（0%、25%、50%、75%、100%）下的爆燃特性和火焰形态。结果表明：泄压口面积对火焰形态影响较小，但影响火焰形成时刻。随着泄压口面积增大，郁金香火焰传播速度增大，爆燃压力降低，且峰值出现时刻延迟。泄压口面积的变化通过影响未燃气体的流场结构进而影响火焰形态，较小的泄压口面积有利于未燃气体形成漩涡结构，促进平板火焰和郁金香火焰的形成。泄压口面积是影响氢气火焰形态和爆燃特性的重要因素，通过优化泄压口结构参数，可以有效控制氢气火焰的传播速度和爆燃压力，降低爆炸风险，对氢能安全使用具有重要意义。

为优化欠驱动船舶自动靠泊的轨迹规划问题，避免陷入局部最优，提出一种考虑船舶运动学模型整体约束和障碍物约束的实时轨迹规划方法。在栅格化地图基础上，基于A*算法规划全局最优路径，运用冗余点删除策略得到轨迹规划的参考航路点。考虑到船舶靠泊为动态过程，基于扩展动态窗口算法(EDWA)对船舶恒力阶段和减速阶段的靠泊轨迹进行预测，并引入比例积分微分(PID)控制方法调整船舶航向。对所有预测轨迹进行可行性检验后，利用考虑目标点、参考航路点和障碍物等约束的评价函数得到最优轨迹，其相对应的力对作为船舶的控制输入。在下一个采样时间基于船舶当前的控制输入和运动状态重复以上步骤进行实时规划，直到船舶到达目标点。以日照港为仿真场景验证本文方法的可行性，结果表明，该方法能够在较短时间内引导船舶避开障碍物到达指定泊位，轨迹与最近障碍物的距离为144.1428 m，轨迹长度较传统A*+EDWA长47.26 m，但规划时间减少了55.12%，表明了本文方法的优越性。

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。

针对永磁同步电机（PMSM）伺服控制系统中由外部扰动、参数失配及位置传感器带来的测控量化误差等致使传统预测函数控制（PFC）应用于转速控制时效果较差的问题，采用复合自适应无位置观测器的优化预测函数控制方法，以模型参考自适应控制（MRAC）结合扩张状态观测器（ESO）构建复合自适应观测器以提升无位置传感器观测精度及抗扰动性，准确检测出转子信息，并将其作为预测函数控制器的前馈补偿，实现了对整体伺服系统的快速、高性能控制。实验结果表明，在负载和转速突变情况下，改进型预测函数控制在响应速度与扰动抑制方面具有可行性和优越性。

伴随科技的快速发展，多无人船系统在军事、营救以及护送等任务场景中展现出巨大的潜力。研究旨在基于多智能体深度强化学习算法，对多无人水面航行器系统的编队构造问题进行探究。针对传统多智能体深度确定性策略梯度算法（MADDPG）收敛速度较慢的问题，研究通过在值函数阶段引入了注意力机制来提升多无人水面航行器系统的编队决策模型的收敛速度，并通过无人水面航行器的编队模型与编队避碰和编队构造奖励函数的配合，提升了多无人水面航行器完成编队构造任务的效率。最后，通过仿真结果验证了本文所提出的方法可有效地完成多种环境下的多无人水面航行器编队构造任务，为未来多无人船编队构造应用提供理论研究基础。

为研究客船人员恐慌情绪传播的影响，基于人格OCEAN模型和SEIRS传染病模型，建立P-SEIRS恐慌情绪感染模型，结合Anylogic疏散仿真软件建立考虑恐慌情绪感染的人员疏散模型，分析恐慌情绪传播下客船人员的疏散过程，探究初始恐慌人员比例、敏感度、设备干预及引导者数量对恐慌情绪传播和疏散效率的影响。仿真结果表明：恐慌人员会加剧拥堵状况，导致疏散时间增加；人群敏感度越高，恐慌情绪传播越快，疏散过程中会产生更多恐慌行人；设备干预及适量的引导者有利于提高乘客的疏散效率，但过多的引导者则会延长疏散时间。

为提高内河航道水位预测速度和准确性，提出基于改进回声状态网络（ESN）的预测模型，引入Xavier方法进行权重优化以适应水位预测任务，同时，引入概念漂移检测方法（EDDM）适应实际水位环境，监测水位数据的分布变化，在检测到概念漂移时触发相应的模型更新或适应策略，提高对现实水位的预测效果。对九个水位站的数据实验结果显示，本文模型相较于传统序列预测模型（SVM、RNN、GRU、LSTM、ESN及XESN（Xavier-ESN）），在整体预测性能以及短期、中期、长期预测中，对每个水位站的预测均表现出更高的预测精度，进一步提升内河航道水位预测精度。

为探究泡沫沥青含水率、水泥/石灰、沥青老化程度与温度等因素对泡沫沥青冷再生胶结料（由水泥/石灰、老化沥青和泡沫沥青组成，以下简称胶结料）界面特性的影响，采用分子动力学方法，构建不同类型的胶结料分子模型，以界面能、相互作用能、内聚能密度（CED）与水分子径向分布函数（RDF）为计算表征指标，定量分析胶结料中各组分材料之间的界面特性，进而揭示各组分材料相互作用的微观机理。研究结果表明：在其他组分材料特性相同条件下，包含长期老化沥青（LTAA）的胶结料较包含短期老化沥青（STAA）的胶结料具有较低的界面能、相互作用能、CED和水分子RDF；胶结料中的泡沫沥青含水率为2.4%时，胶结料界面能、相互作用能、CED和水分子RDF最高，胶结料中的泡沫沥青含水率为1.8%时，胶结料界面能、相互作用能、CED和水分子RDF最低；与采用CH表征的石灰相比，采用CSH表征水泥的胶结料具有较高的界面能和相互作用能，但其CED和水分子RDF较低；在温度为303 K~308 K时，含STAA的胶结料与含LTAA的胶结料具有较高的界面能、相互作用能，但在温度为313 K~318 K时，相应结果则反之，而温度升高时，胶结料的CED基本保持不变；与含CH的胶结料相比，含CSH的胶结料具有较高的界面能、相互作用能，并随着温度的增加逐渐升高，并在318 K时达到最高值，但两者CED均保持稳定；随着温度的增加，不同胶结料的水分子RDF均随之上升，水分子大量向端部集中，对胶结料界面特性造成不良影响。

为提高装船效率，聚焦堆场预翻箱问题，将箱位存放的出口箱优先级视为主要决策变量，提出一种针对堆场出口箱预翻箱问题的优先级模型。将翻箱操作视作决策过程的核心目标，引入一种基于十进制与二进制转化特性的转码技术，并将其与现有研究的模型及提出的整数规划模型相结合，构建一组转码模型。通过算例验证，本文构建的优先级模型相较于现有文献模型平均求解时间降低75.66%，转码模型组的求解时间远远小于原始模型组，求解效率最高提升了182.5%。

为探究容腔泄漏流对环形扩压叶栅气动性能及流场结构的影响，基于验证的数值模拟方法对环形扩压叶栅进行研究，分析泄漏流流量、周向速度大小对角区分离和总压损失的影响。结果表明，随着泄漏流量的增加，通道涡PV扩展范围变大，角区分离提前出现，叶栅总压损失系数逐渐增加；泄漏流量系数增大至1.5%时，总压损失系数增加22.9%；泄漏流周向速度的增加改善了近端壁区域堵塞情况，贴近端壁的流体向吸力面偏转程度减弱，偏移范围减小，周向速度系数增大到1.1时，总压损失系数降低21.3%。

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。

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。

船载稳定平台可以隔离船舶运动对船载设备的影响，保证船载设备安全作业。针对一个三自由度并联船载稳定平台，利用PC机和OP4510仿真机及MATLAB和AMESim软件，研制一个三自由度并联船载稳定平台波浪补偿控制硬件在环（hardware-in-the-loop，HIL）仿真器，用于船载稳定平台波浪补偿控制器性能测试，可降低船载稳定平台波浪补偿控制器测试成本和海试风险、缩短其研制周期。以一个关节空间波浪补偿镇定控制器为例，用所研制的HIL仿真器对该控制器性能进行仿真测试，测试结果表明了关节空间波浪补偿镇定控制器可保证船载稳定平台支撑面始终保持期望的水平位姿，同时验证了所研制的HIL仿真器可用于测试船载稳定平台波浪补偿控制器性能。

为避免无人船（USV）辨识建模阶段由于动力相消而导致的参数漂移现象，本文融合并行处理和估计过大及过小初值两种措施形成一种综合应用方法，并基于该方法提出一种非线性新息辨识算法。实验结果表明，本文算法避免了水动力系数的漂移现象,同时，提高了对历史数据的再处理能力；算法具有解算能力强、辨识效率高、计算负担小的特点，为无人船在干扰环境下的稳定航行奠定了基础。

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。

为了解决基于DQN算法进行智能船舶全局路径规划时，存在规划路径距离障碍物过近、拐点过多、大拐角以及算法收敛速度较慢等问题，提出了基于噪声DQN(NoisyNet-DQN)的全局路径规划方法。首先，为了使智能船舶与障碍物保持安全距离，减少路径拐点和大拐角，在传统奖励函数的基础上增加了额外的航向奖励函数、时间奖励函数、拐点奖励函数和安全奖励函数；然后针对在复杂航行场景中，算法收敛速度慢的问题，在DQN神经网络的输出层引入了参数噪声，提高了DQN网络收敛速度。最后，针对大连和舟山实际海域环境开展了仿真研究。仿真结果表明，提出的Noise-DQN算法相比于传统DQN算法，其算法收敛速度得到了显著提升，规划的全局路径在安全性和经济性方面得到了大幅度提高，更加符合船舶的实际航行需求。研究成果可为智能船舶全局路径规划提供一定参考。

我国沿海港口高桩码头普遍存在岸坡淤积问题及桩基开裂损伤现象，严重威胁码头安全运行。为有效采取岸坡清淤和桩基修复等维护措施，首要任务是揭示岸坡淤积条件下码头桩基开裂机制。调研了江浙地区16个主要沿海港口岸坡淤积现状及7座典型码头桩基开裂受损情况，结合具体工程建立了淤积岸坡-码头桩基相互作用有限元模型，分析了桩-土体系受力变形特征；以内力组合值判定桩基塑性变形状态，与码头桩基开裂轴线实际位置基本相符，验证了建模合理性；选取岸坡工程地质条件和高桩码头结构参数两方面共7个因素进行正交试验，采用极差分析法得到各因素对桩基内力的敏感性。结果表明，海洋环境中泥沙不断回淤在桩基码头下方与后方，海相软土层持续变形引发被动桩问题：岸坡淤积条件下码头下方土体向海侧移动趋势显著，邻近桩体被挤压产生较大水平位移，导致桩基轴力与弯矩激增，进而诱发部分桩基顶部或位移最大处超过塑性变形界限；淤积过程中，码头后方向岸斜桩附加内力更大，更易发生开裂破坏；岸坡淤积条件下，码头桩顶轴力和弯矩对结构参数和岸坡坡度较敏感。

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。

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。

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。

多相永磁容错电机常应用于对驱动系统可靠性要求较高的航空、交通运输和军事等领域。开路故障是电机驱动系统中常见的电气故障，针对现有故障诊断方法需要多组变量识别开关管和绕组开路故障，且电机运行状态发生变化易导致判断出现误诊断的问题，本文提出一种改进的相电压平均值算法，该方法将电机驱动系统与电流型磁链观测器相结合，将诊断变量由故障复杂识别切换为一组变量识别，由阈值范围诊断切换为正负变量组和诊断。通过诊断结果即可区分不同开关管及绕组开路故障。搭建了六相永磁容错电机故障诊断硬件实验平台，实验结果验证了所提算法的有效性及优越性。

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。

为探究化学品船洗舱过程中清洗剂对洗舱效果的影响机制，基于自建实验平台开展棕榈油清洗实验，结合FLUENT数值模拟，系统分析了清洗水温度和清洗水中添加乙醇浓度对棕榈油清洗效果的影响。结果表明：随着清洗水温度的升高，降低了残余棕榈油的附着力，在冲洗初期（0-8s），加速了壁面残余棕榈油的清洗效果，30℃和40℃清洗水的清洗对清洗效果提升速度分别为3%/s和6%/s，明显高于20℃清洗水。随着冲洗水添加清洗剂浓度的升高，对油醇混合物粘度产生关键影响，在冲洗初期（0-8s），较高浓度的清洗水能有效降低棕榈油-乙醇混合物的粘度，从而提高清洗效果。随着冲洗时间的延长（8-15s），清洗水浓度对清洗效果的影响逐渐减弱。对比了清洗水温度和浓度对清洗效果的影响程度，发现：0-2s和12-15s时清洗水浓度对清洗效果影响较大，5-10s时清洗水温度对清洗效果起关键作用。为减少清洗剂的消耗和缩短清洗时间，建议在预洗阶段使用混合高浓度清洗剂的清洗水对化学品舱进行快速冲洗。完成预洗后，使用高温清水对化学品舱进行冲洗。

针对AUV的6自由度运动非线性和强耦合性，本文提出一种基于蜣螂优化（DBO）的深度双向时域卷积神经网络的非线性系统辨识建模方法。首先，采用双向时域卷积网络（BiTCN）、双向门控循环开关（BiGRU）、注意力机制构建深度双向时域卷积神经网络（Deep-BiTCN），建立AUV6自由度非线性黑箱模型。其次，为提高Deep-BiTCN模型预测的精度，采用DBO算法对模型超参优化。最后，与支持向量机（SVM）和随机森林（RF）模型比较，验证本文运动建模方法的可行性和有效性。实验结果表明，DBO使得Deep-BiTCN算法模型均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（SMAPE）降低58.94%、49.22%，决定系数（R2）提高0.73%；本文提出的运动辨识模型精度高、收敛性强，避免运动非线性导致的预报误差大、强耦合运动系统易发散的问题，能为AUV运动提供一种有效的建模与预报方法。

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。

为研究岸坡淤积土体参数对高桩码头桩基受力变形的影响程度，通过建立高桩码头-岸坡相互作用体系数值计算模型，首先采用基准值误差分析法识别岸坡淤积进程中关键淤积阶段，进而分别引入Sobol和TGP两种全局敏感度方法进行淤积土体参数对码头桩基受力变形的敏感程度分析。在此基础上，基于归一化敏感度SVI方法得到淤积土体黏聚力、内摩擦角、弹性模量及泊松比对码头桩基受力变形的敏感重要性排序。计算分析结果表明：淤积土体弹性模量是影响码头桩基受力变形的主要驱动因素；淤积土体参数对桩基在泥面处水平位移的敏感度不受淤积厚度影响，其重要性排序依次为弹性模量、黏聚力、泊松比和内摩擦角。本文的定量结果有利于深入理解泥沙淤积进程中淤积土体参数对高桩码头桩基受力变形影响规律，可为高桩码头-岸坡相互作用体系的相关工程设计及可靠性评价提供理论参考作用。

针对海上立体通算融合网络面临的通信与计算资源瓶颈以及复杂无线环境问题，研究一种基于无人机携带智能反射面（Intelligent Reflecting Surface，IRS）辅助海上通算融合网络计算卸载方案。首先，构建以最小化总能耗为目标的无人艇计算卸载率、边缘服务器计算资源分配、IRS相位和部署的联合优化问题。其次，为解决高维耦合优化问题，基于交替优化方法将原始问题解耦为两层子问题进行迭代求解，分别基于松弛法和双延迟深度确定性策略梯度算法优化计算卸载率和通算资源。仿真结果表明，与基准方案相比，所提的计算卸载方案可以在满足时延要求下有效地降低总能能耗，并在各种任务场景中展现出优越的性能。相比于无IRS方案，所提的计算卸载方案在总能耗方面平均降低42.0%。

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。