遠(yuǎn)洋船舶航速優(yōu)化方法的研究對(duì)實(shí)現(xiàn)船舶節(jié)能減排、船舶航行智能化具有重要意義。對(duì)于定航線航行的遠(yuǎn)洋船舶,優(yōu)化航速是節(jié)省燃油和提高航運(yùn)公司效益的一種有效手段。為實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)洋船舶在定速航行過程中,能夠智能地依據(jù)不同的海況采用最佳經(jīng)濟(jì)航速,最終達(dá)到節(jié)省燃油的目的,本文基于目標(biāo)船“宇中�！闭归_研究,根據(jù)目標(biāo)船歷史營運(yùn)產(chǎn)生的油耗和海況數(shù)據(jù)研究了一種基于海況智能識(shí)別的遠(yuǎn)洋船舶航速優(yōu)化方法。通過驗(yàn)證,此方法可為遠(yuǎn)洋船舶定速航行期間航速的選定提供決策支持。首先,提取目標(biāo)船13個(gè)航次的歷史營運(yùn)數(shù)據(jù),通過改進(jìn)K-means聚類算法建立了目標(biāo)船海況類別知識(shí)庫。其次,研究了遠(yuǎn)洋船舶航線智能分段方法,選取目標(biāo)船2018年8月29日至2018年10月17日從巴西圣路易斯港到中國馬跡山港作為目標(biāo)優(yōu)化航次。為把航線分成航向單一的航段,設(shè)計(jì)了物理轉(zhuǎn)向點(diǎn)智能識(shí)別算法;為實(shí)現(xiàn)對(duì)各個(gè)航向單一航段上海況類別的智能識(shí)別,設(shè)計(jì)了利用改進(jìn)K近鄰分類識(shí)別算法的海況智能識(shí)別方法,并且改進(jìn)后的K近鄰分類識(shí)別算法的準(zhǔn)確率相比改進(jìn)前提高了 7.81%,準(zhǔn)確率達(dá)97.25%。最后,本文建立了各航段燃油消耗量和航速的油耗模型,通過實(shí)船數(shù)據(jù)驗(yàn)證,所建立的油... 

【文章來源】：大連海事大學(xué)遼寧省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．１論文整體流程??Ｆｉｇ．?１．１?Ｔｈｅｓｉｓ?ｏｖｅｒａｌｌ?ｐｒｏｃｅｓｓ??論文每章主要內(nèi)容如下：??

?的展示、表達(dá)能力，需要利用數(shù)據(jù)可視化技術(shù)將復(fù)雜的結(jié)果變成用戶可以直接理解的形??式。目前常見的數(shù)據(jù)可視化技術(shù)主要有：集合可視化技術(shù)、圖表可視化技術(shù)、圖像可視??化技術(shù)、分布式技術(shù)等［３８＃］。??數(shù)據(jù)源（互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、企業(yè)數(shù)據(jù)、政府?dāng)?shù)據(jù)）???＞，■???數(shù)據(jù)采集???Ｉ???數(shù)據(jù)預(yù)處理???ｊｒ???數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理??批處理?流處理?數(shù)據(jù)挖掘?關(guān)系分析??★丨丨?★丨丨?★丨?Ｌ?★丨丨??數(shù)據(jù)可視化???Ｙ???用戶??圖２．１數(shù)據(jù)挖掘流程圖??Ｆｉｇ．?２．１?Ｄａｔａ?ｍｉｎｉｎｇ?ｆｌｏｗｃｈａｒｔ??２．?１．３船舶營運(yùn)數(shù)據(jù)特征??由于在海洋中網(wǎng)絡(luò)通訊不像陸地那么方便快捷，船舶營運(yùn)數(shù)據(jù)的信息傳送具有一定??的局限性。航運(yùn)業(yè)作為傳統(tǒng)行業(yè)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在航運(yùn)業(yè)的應(yīng)用目前還處于初級(jí)階段。??但是近些年來，隨著網(wǎng)絡(luò)通訊技術(shù)的發(fā)展、海上通訊收費(fèi)價(jià)格的降低，很多遠(yuǎn)洋船上也??裝上了?Ｗｉ；Ｆｉ設(shè)備，這就使得船舶營運(yùn)數(shù)據(jù)的傳送成為了可能。通常情況下船舶通過船??端傳感器采集數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)記錄在船端數(shù)據(jù)庫上，每隔４個(gè)小時(shí)或６個(gè)小時(shí)通過海事衛(wèi)??星將數(shù)據(jù)傳送到岸端數(shù)據(jù)庫。表２．Ｉ為船舶設(shè)備采集的營運(yùn)數(shù)據(jù)類別。??－８?－??

?基于海況智能識(shí)別的遠(yuǎn)洋船舶航速優(yōu)化方法研究???２．２．２目標(biāo)船參數(shù)??本文選�。常叭f噸級(jí)遠(yuǎn)洋散貨船作為目標(biāo)船，其航線為中國到巴西的定航線。本文??的航速優(yōu)化研宄也是基于目標(biāo)船及其定航線來展開研宄的。圖２．３為目標(biāo)船圖片，此時(shí)??目標(biāo)船正在航行中。??圖２．?３目標(biāo)船圖片??Ｆｉｇ．?２．３?Ｐｉｃｔｕｒｅ?ｏｆ?ｔａｒｇｅｔ?ｓｈｉｐ??目標(biāo)船各項(xiàng)參數(shù)如表２．２。??表２．?２目標(biāo)船各項(xiàng)參數(shù)??Ｔａｂ．?２．２?Ｖａｒｉｏｕｓ?ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｔａｒｇｅｔ?ｓｈｉｐ??ｍ＼?＃１?單位??１?船長?３２７?ｍ??２?垂線間長?３２１．５?ｍ??３?型深?２９?＿?ｍ??４?設(shè)計(jì)吃水?２１．４?ｍ??５?設(shè)計(jì)服務(wù)航速?１４．５?ｋｎ??６?最大載重噸?２９７９５９?ｔ??ＭＡＮ?Ｂ＆Ｗ６Ｓ８０ＭＣ是目標(biāo)船的主機(jī)型號(hào)，其各項(xiàng)參數(shù)如表２．３所示。本文所研究??的基于海況智能識(shí)別的航速優(yōu)化就是建立目標(biāo)船航速和主機(jī)燃油消耗的關(guān)系，然后通過??優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)船舶在航行期間的航速優(yōu)化。??－１０?－??

【參考文獻(xiàn)】：
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[3]物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理技術(shù)研究[D]. 郝行軍.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2017
[4]一種新型的智能優(yōu)化方法-人工魚群算法[D]. 李曉磊.浙江大學(xué) 2003

碩士論文
[1]基于航速優(yōu)化的船舶能耗研究[D]. 孫立凱.哈爾濱工程大學(xué) 2019
[2]基于改進(jìn)k均值聚類算法的電力負(fù)荷模式識(shí)別方法研究[D]. 胡陽春.電子科技大學(xué) 2018
[3]基于主機(jī)油耗模型的船體阻力變化研究[D]. 路通.大連海事大學(xué) 2018
[4]吊艙推進(jìn)器水動(dòng)力性能模擬與分析[D]. 張偉.上海交通大學(xué) 2008



本文編號(hào)：3507428