發(fā)布時(shí)間：2020-11-04 16:49

　　 隨著集裝箱運(yùn)輸市場的回暖,人們環(huán)境保護(hù)意識的不斷增強(qiáng)。班輪公司如何在確保提高經(jīng)濟(jì)效益的同時(shí)減少污染物的排放已成為焦點(diǎn)問題。而航速作為影響航次變動成本和運(yùn)營效率的主要因素,是解決該問題的關(guān)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(jìn)行資源配置、提高經(jīng)濟(jì)效益。針對航速優(yōu)化問題,本文總結(jié)歸納大量國內(nèi)外相關(guān)研究成果,發(fā)現(xiàn)對該問題的研究未能與船舶航行的實(shí)際情況相結(jié)合,缺乏對風(fēng)、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(fēng)、浪對集裝箱船舶航速造成的影響,根據(jù)能量守恒原則,構(gòu)建了估算船舶減速的功率模型,實(shí)現(xiàn)了對風(fēng)浪中船舶減速的量化。通過實(shí)例計(jì)算與現(xiàn)有的擬合模型進(jìn)行對比,驗(yàn)證了構(gòu)建模型的實(shí)用性,為下一步風(fēng)浪中的航速優(yōu)化奠定理論基礎(chǔ)。(2)考慮了航行中風(fēng)浪對航速造成的減速影響,以運(yùn)營成本最小為目標(biāo),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(fēng)浪影響下航速選擇問題。由于構(gòu)建的模型為混合整型非線性模型,結(jié)合航行中航速精度需求的實(shí)際情況,采用航速離散的方法將混合整型非線性模型轉(zhuǎn)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(jì)算。(3)考慮到大圓航線的航行水域?qū)拸V,航行約束較少,航線選擇余地較大的特點(diǎn),針對基于大圓航法的集裝箱船舶,在船舶能夠承受的風(fēng)浪范圍內(nèi)構(gòu)建了借助風(fēng)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(fēng)浪信息合理的優(yōu)化航線與航速,設(shè)計(jì)了基于網(wǎng)絡(luò)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(gòu)建的聯(lián)合優(yōu)化模型為NPHard問題,設(shè)計(jì)了基于隨機(jī)擾動的修正差分進(jìn)化求解算法。利用設(shè)計(jì)的隨機(jī)擾動的修正差分進(jìn)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(diào)整,進(jìn)行進(jìn)化計(jì)算獲得最優(yōu)航速與對應(yīng)的航線。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了算法的有效性和可行性。
【學(xué)位單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)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(gè)百分點(diǎn)。２０１７年四季度，由于主千航線行情疲軟，班輪公??司不時(shí)采取停航措施以維持市場基本面，閑置運(yùn)力略有波動，至２０１７年１１月底，??閑置運(yùn)力占比升至２．３％?（見圖１．１）。??此外，由于運(yùn)輸市場整體逐步復(fù)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(jìn)入傳統(tǒng)運(yùn)輸旺季，船舶租金再次步入增??長通道，并基本收復(fù)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(yùn)價(jià)方面，２０１７年由于市場行情向好，分航線運(yùn)價(jià)全線大漲。其中，南美??航線受目的地主要經(jīng)濟(jì)體巴西經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇帶動，供需基本面延續(xù)去年年底良好態(tài)勢，??運(yùn)價(jià)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(yùn)業(yè)當(dāng)前的發(fā)展現(xiàn)狀與嚴(yán)峻的環(huán)境和能源問題，國務(wù)院出臺了《中共中??央國務(wù)院關(guān)于加快推進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)的意見》（中發(fā)〔２０１５）?１２號）、《大氣污染防??治行動計(jì)劃》（國發(fā)〔２０１３）?３７號）、《水污染防治行動計(jì)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(shí)期應(yīng)對氣候變化、推進(jìn)低碳發(fā)展工作作出全面部署�！斗桨浮分赋�，要統(tǒng)??籌國內(nèi)國際兩個(gè)大局，順應(yīng)綠色低碳發(fā)展國際潮流，把低碳發(fā)展作為我國經(jīng)濟(jì)社會??發(fā)展的重大戰(zhàn)略和生態(tài)文明建設(shè)的重要途徑，采取積極措施，有效控制溫室氣體排??放�！斗桨浮诽岢�，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(jìn)一步加大。應(yīng)對氣候變化??４??

?－０．０００２５??２．?３．?２風(fēng)浪干擾力分析??根據(jù)式（２．９）對不同風(fēng)向、風(fēng)速造成的艏艉方向干擾力進(jìn)行計(jì)算得到圖２．２（ａ）??的結(jié)果，其中Ｘ軸為風(fēng)的來向與船艏的夾角，Ｙ軸為船舶艏艉方向的風(fēng)干擾力大??小。??由圖２．２?（ａ）可以看出當(dāng)風(fēng)來自船舶正橫前時(shí)，隨著風(fēng)速的增大艏艉方向的風(fēng)??干擾力相應(yīng)的增大，而相同風(fēng)速下艏艉方向的風(fēng)干擾力的變化隨著風(fēng)的來向與船??艏夾角的增大為先增大后減��；當(dāng)風(fēng)來自船舶正橫后時(shí)，艏艉方向的風(fēng)干擾力的變??化隨著風(fēng)的來向與船艏夾角的增大而減小，但是當(dāng)風(fēng)速足夠大時(shí)艏艉方向的風(fēng)干??擾力會出現(xiàn)波動如１５ｍ／ｓ時(shí)的風(fēng)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(dāng)接近正橫時(shí)達(dá)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