隨著集裝箱運輸市場的回暖,人們環(huán)境保護意識的不斷增強。班輪公司如何在確保提高經(jīng)濟效益的同時減少污染物的排放已成為焦點問題。而航速作為影響航次變動成本和運營效率的主要因素,是解決該問題的關鍵。因此,開展航速優(yōu)化的研究有利于班輪公司合理的控制燃油成本、有效的進行資源配置、提高經(jīng)濟效益。針對航速優(yōu)化問題,本文總結歸納大量國內(nèi)外相關研究成果,發(fā)現(xiàn)對該問題的研究未能與船舶航行的實際情況相結合,缺乏對風、浪外部影響條件的考慮。圍繞上述問題,本文所做的工作主要如下:(1)為了有效地刻畫風、浪對集裝箱船舶航速造成的影響,根據(jù)能量守恒原則,構建了估算船舶減速的功率模型,實現(xiàn)了對風浪中船舶減速的量化。通過實例計算與現(xiàn)有的擬合模型進行對比,驗證了構建模型的實用性,為下一步風浪中的航速優(yōu)化奠定理論基礎。(2)考慮了航行中風浪對航速造成的減速影響,以運營成本最小為目標,建立了基于恒向線航法的集裝箱船舶航速優(yōu)化模型,研究了在風浪影響下航速選擇問題。由于構建的模型為混合整型非線性模型,結合航行中航速精度需求的實際情況,采用航速離散的方法將混合整型非線性模型轉化為混合整型線性模型,在滿足求解精度的前提下簡化了計算。(3)考慮到大圓航線的航行水域寬廣,航行約束較少,航線選擇余地較大的特點,針對基于大圓航法的集裝箱船舶,在船舶能夠承受的風浪范圍內(nèi)構建了借助風浪條件的航線和航速聯(lián)合優(yōu)化模型。此外,為了根據(jù)風浪信息合理的優(yōu)化航線與航速,設計了基于網(wǎng)絡通用數(shù)據(jù)格式的航線氣象信息提取算法,為航線與航速的聯(lián)合優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支持。(4)由于構建的聯(lián)合優(yōu)化模型為NPHard問題,設計了基于隨機擾動的修正差分進化求解算法。利用設計的隨機擾動的修正差分進化算法,生成備選航線,采用線性模型求解備選航線的最優(yōu)航速,二者嵌套,相互調整,進行進化計算獲得最優(yōu)航速與對應的航線。實驗結果證明了算法的有效性和可行性。
【學位單位】：大連海事大學
【學位級別】：博士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：U676.3;U674.131
【部分圖文】：

２０１６年年底減少５．３個百分點。２０１７年四季度，由于主千航線行情疲軟，班輪公??司不時采取停航措施以維持市場基本面，閑置運力略有波動，至２０１７年１１月底，??閑置運力占比升至２．３％?（見圖１．１）。??此外，由于運輸市場整體逐步復蘇，且新船交付速度放緩，刺激船舶租賃行情??回升。自２０１７年初開始，租賃市場隨著租賃需求増長而逐步升溫，多數(shù)船型租金??回升。至２０１７年７月底，多數(shù)主干航線進入傳統(tǒng)運輸旺季，船舶租金再次步入增??長通道，并基本收復２０１６年跌幅。截至２０１７年１１月底，主要船型日租金均呈兩??位數(shù)增長，其中４４００ＴＥＵ型船日租金漲幅最甚，同比增長８０．７°／〇［１］。??在運價方面，２０１７年由于市場行情向好，分航線運價全線大漲。其中，南美??航線受目的地主要經(jīng)濟體巴西經(jīng)濟復蘇帶動，供需基本面延續(xù)去年年底良好態(tài)勢，??運價保持高位

?１９６５?１９７５?１９８５?１９９５?２００５?２０１５?２０２５?２０３５??圖１．２?—次能源占比??Ｆｉｇ．?１．２?Ｔｈｅ?ｐｒｏｐｏｔｉｏｎ?ｏｆ?ｐｒｉｍａｒｙ?ｅｎｅｒｇｙ??百萬桶／日??１２０?電力??ｉ〇〇?＿＿ｍｕ＂??８０??非燃燒??４〇??２０??２０００?２００５?２０１０?２０１５?２０２０?２０２５?２０３０?２０３５??圖１．３液體燃料需求??Ｆｉｇ．?１．３?Ｔｈｅ?ｄｅｍａｎｄ?ｏｆ?ｌｉｑｕｉｄ?ｆｕｅｌ??１．?１．４政策法規(guī)??針對航運業(yè)當前的發(fā)展現(xiàn)狀與嚴峻的環(huán)境和能源問題，國務院出臺了《中共中??央國務院關于加快推進生態(tài)文明建設的意見》（中發(fā)〔２０１５）?１２號）、《大氣污染防??治行動計劃》（國發(fā)〔２０１３）?３７號）、《水污染防治行動計劃》（國發(fā)〔２０１５〕１７號）??和《“十三五”控制溫室氣體排放工作方案》（以下簡稱《方案》）�！斗桨浮穼Α笆�??三五”時期應對氣候變化、推進低碳發(fā)展工作作出全面部署�！斗桨浮分赋觯y(tǒng)??籌國內(nèi)國際兩個大局，順應綠色低碳發(fā)展國際潮流，把低碳發(fā)展作為我國經(jīng)濟社會??發(fā)展的重大戰(zhàn)略和生態(tài)文明建設的重要途徑，采取積極措施，有效控制溫室氣體排??放。《方案》提出，到２０２０年，單位ＧＤＰ二氧化碳排放比２０１５年下降１８％，碳??排放總量得到有效控制，非二氧化碳溫室氣體控排力度進一步加大。應對氣候變化??４??

?－０．０００２５??２．?３．?２風浪干擾力分析??根據(jù)式（２．９）對不同風向、風速造成的艏艉方向干擾力進行計算得到圖２．２（ａ）??的結果，其中Ｘ軸為風的來向與船艏的夾角，Ｙ軸為船舶艏艉方向的風干擾力大??小。??由圖２．２?（ａ）可以看出當風來自船舶正橫前時，隨著風速的增大艏艉方向的風??干擾力相應的增大，而相同風速下艏艉方向的風干擾力的變化隨著風的來向與船??艏夾角的增大為先增大后減小；當風來自船舶正橫后時，艏艉方向的風干擾力的變??化隨著風的來向與船艏夾角的增大而減小，但是當風速足夠大時艏艉方向的風干??擾力會出現(xiàn)波動如１５ｍ／ｓ時的風干擾力曲線所示。圖２．２?（ｂ）是波浪干擾力示意??圖，該圖表明艏艉方向上波浪千擾力大小隨著浪的來向與船艏夾角的增大而減小，??當接近正橫時達到最小，隨后干擾力的大小又隨著浪的來向與船艏夾角的增大而??２４??
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本文編號：2870353