基于能耗管理的船舶航跡優(yōu)化研究
發(fā)布時(shí)間:2020-12-10 11:04
在能源日益緊缺、大氣嚴(yán)重污染的背景下,本研究提出了基于能耗管理的船舶航跡優(yōu)化及規(guī)劃方法。通過該方法,船舶可以尋找出一條較為省油的路徑,從而達(dá)到節(jié)能減排、降本增效的目的。第一,對油耗模型及路徑規(guī)劃的研究現(xiàn)狀進(jìn)行分析,總結(jié)現(xiàn)有方法的優(yōu)缺點(diǎn)并對這些方法進(jìn)行優(yōu)化。在建模之初進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)整理工作,減少數(shù)據(jù)的殘缺或錯(cuò)誤對模型的影響。將多種方法結(jié)合使用,從實(shí)測數(shù)據(jù)中提取油耗模型,把環(huán)境及船舶操縱因素對油耗的影響量化,從而很好的預(yù)測船舶油耗。第二,建立環(huán)境模型。通過對海域環(huán)境圖像的處理,將環(huán)境柵格化從而達(dá)到對海域環(huán)境的模擬。通過柵格的對象化,使柵格具備更多的屬性從而影響航線規(guī)劃的判斷與選擇。第三,通過修改蟻群算法提出尋低耗蟻群算法。首先對螞蟻進(jìn)行分類,讓螞蟻各行其職,加快算法的速度;然后通過油耗代價(jià)的引入對蟻群算法中的信息素進(jìn)行迭代修改,讓螞蟻在油耗代價(jià)較低的路徑上留下更多信息素;最后修改螞蟻的移動策略迫使螞蟻尋找出具有低油耗的路徑。第四,根據(jù)環(huán)境模型、油耗模型、尋低耗蟻群算法等內(nèi)容進(jìn)行相關(guān)的代碼編寫工作。通過核心偽代碼的方式闡述相關(guān)功能并設(shè)計(jì)出仿真系統(tǒng)--基于能耗管理的船舶航線規(guī)劃系統(tǒng)。第五,在基...
【文章來源】:浙江海洋大學(xué)浙江省
【文章頁數(shù)】:92 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
1.1 研究背景
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 船舶油耗模型的研究現(xiàn)狀
1.2.2 船舶航跡規(guī)劃的研究現(xiàn)狀
1.3 主要研究內(nèi)容
1.3.1 技術(shù)路線
1.3.2 文本組織架構(gòu)
第二章 油耗模型的建立與驗(yàn)證
2.1 案例船舶原始數(shù)據(jù)的處理
2.1.1 原始數(shù)據(jù)的獲取及說明
2.1.2 時(shí)間處理
2.1.3 無效數(shù)據(jù)處理
2.1.4 缺失與冗余數(shù)據(jù)處理
2.1.5 數(shù)據(jù)合并
2.2 數(shù)據(jù)壓縮
2.2.1 數(shù)據(jù)篩選
2.2.2 矢量數(shù)據(jù)處理
2.2.3 特征向量的選取
2.2.4 數(shù)據(jù)整合
2.3 船舶油耗關(guān)于對水速度的半?yún)?shù)回歸
2.3.1 模型的建立
2.3.2 模型的驗(yàn)證
2.4 本章小結(jié)
第三章 海域環(huán)境柵格模型的建立
3.1 圖像處理
3.1.1 圖像切割
3.1.2 圖像黑白化
3.2 普通柵格的建立
3.3 柵格圖像的還原
3.4 普通柵格對象化
3.5 本章小結(jié)
第四章 基于油耗模型的尋低耗蟻群算法
4.1 傳統(tǒng)蟻群算法
4.2 算法的修改
4.2.1 算法速度的優(yōu)化
4.2.2 算法信息素的修改
4.2.3 算法中螞蟻移動策略的修改
4.3 算法與柵格模型聯(lián)動模式
4.4 本章小結(jié)
第五章 基于能耗管理的船舶航線規(guī)劃系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)及應(yīng)用
5.1 基于能耗管理的船舶航線規(guī)劃系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)
5.1.1 開發(fā)環(huán)境介紹
5.1.2 系統(tǒng)架構(gòu)
5.1.3 功能實(shí)現(xiàn)
5.2 基于能耗管理的船舶航線規(guī)劃系統(tǒng)的應(yīng)用
5.2.1 柵格及參數(shù)的確定
5.2.2 算法對比
5.2.3 實(shí)船驗(yàn)證
5.3 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及成果
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]船舶主要耗能分布與節(jié)能重點(diǎn)方向[J]. 唐平,胡新文,張鳳蘭,張勇. 節(jié)能. 2019(10)
[2]結(jié)合ABC算法動態(tài)分級的雙蟻態(tài)蟻群算法[J]. 李順東,游曉明,劉升. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2020(12)
[3]基于EEOI的船舶能效管理措施節(jié)能分析[J]. 易輝,武燊,安超. 南通航運(yùn)職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào). 2019(01)
[4]寧波航運(yùn)業(yè)成本分析[J]. 葉彩鴻,莊佩君,賀向陽. 寧波經(jīng)濟(jì)(三江論壇). 2019(01)
[5]基于蟻群算法的最優(yōu)路徑規(guī)劃及參數(shù)研究[J]. 李根,李航,張帥陽,羅秋慧,楊弘凡. 中國科技論文. 2018(16)
[6]基于動態(tài)復(fù)雜度地圖的船舶航跡規(guī)劃[J]. 杜哲,文元橋,黃亮,周春輝,肖長詩. 系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào). 2018(06)
[7]船舶主機(jī)油耗模型發(fā)展現(xiàn)狀及展望[J]. 周春斌,袁成清,張彥. 柴油機(jī). 2017(06)
[8]基于動態(tài)反饋A~*蟻群算法的平滑路徑規(guī)劃方法[J]. 黃辰,費(fèi)繼友,劉洋,李花,劉曉東. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2017(04)
[9]中國水路運(yùn)輸業(yè)能源消耗與廢氣排放測算[J]. 邢輝,段樹林,黃連忠,劉勤安. 中國環(huán)境科學(xué). 2016(06)
[10]考慮不規(guī)則風(fēng)浪影響的最小油耗航速模型[J]. 孟曉東,袁章新. 上海海事大學(xué)學(xué)報(bào). 2016(01)
碩士論文
[1]海洋環(huán)境影響下的船舶航跡預(yù)測方法研究[D]. 陳勇青.哈爾濱工程大學(xué) 2019
[2]一種船舶航行路徑的智能規(guī)劃研究[D]. 孫耀東.大連海事大學(xué) 2018
[3]長江流域通航環(huán)境對油耗影響的半?yún)?shù)回歸模型效應(yīng)分析[D]. 金偉華.武漢理工大學(xué) 2016
[4]船舶航跡控制及氣象導(dǎo)航方法的研究[D]. 劉廷偉.吉林大學(xué) 2015
[5]無人駕駛救助船路徑規(guī)劃算法的研究[D]. 陳佳.武漢理工大學(xué) 2013
本文編號:2908584
【文章來源】:浙江海洋大學(xué)浙江省
【文章頁數(shù)】:92 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
1.1 研究背景
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 船舶油耗模型的研究現(xiàn)狀
1.2.2 船舶航跡規(guī)劃的研究現(xiàn)狀
1.3 主要研究內(nèi)容
1.3.1 技術(shù)路線
1.3.2 文本組織架構(gòu)
第二章 油耗模型的建立與驗(yàn)證
2.1 案例船舶原始數(shù)據(jù)的處理
2.1.1 原始數(shù)據(jù)的獲取及說明
2.1.2 時(shí)間處理
2.1.3 無效數(shù)據(jù)處理
2.1.4 缺失與冗余數(shù)據(jù)處理
2.1.5 數(shù)據(jù)合并
2.2 數(shù)據(jù)壓縮
2.2.1 數(shù)據(jù)篩選
2.2.2 矢量數(shù)據(jù)處理
2.2.3 特征向量的選取
2.2.4 數(shù)據(jù)整合
2.3 船舶油耗關(guān)于對水速度的半?yún)?shù)回歸
2.3.1 模型的建立
2.3.2 模型的驗(yàn)證
2.4 本章小結(jié)
第三章 海域環(huán)境柵格模型的建立
3.1 圖像處理
3.1.1 圖像切割
3.1.2 圖像黑白化
3.2 普通柵格的建立
3.3 柵格圖像的還原
3.4 普通柵格對象化
3.5 本章小結(jié)
第四章 基于油耗模型的尋低耗蟻群算法
4.1 傳統(tǒng)蟻群算法
4.2 算法的修改
4.2.1 算法速度的優(yōu)化
4.2.2 算法信息素的修改
4.2.3 算法中螞蟻移動策略的修改
4.3 算法與柵格模型聯(lián)動模式
4.4 本章小結(jié)
第五章 基于能耗管理的船舶航線規(guī)劃系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)及應(yīng)用
5.1 基于能耗管理的船舶航線規(guī)劃系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)
5.1.1 開發(fā)環(huán)境介紹
5.1.2 系統(tǒng)架構(gòu)
5.1.3 功能實(shí)現(xiàn)
5.2 基于能耗管理的船舶航線規(guī)劃系統(tǒng)的應(yīng)用
5.2.1 柵格及參數(shù)的確定
5.2.2 算法對比
5.2.3 實(shí)船驗(yàn)證
5.3 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及成果
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]船舶主要耗能分布與節(jié)能重點(diǎn)方向[J]. 唐平,胡新文,張鳳蘭,張勇. 節(jié)能. 2019(10)
[2]結(jié)合ABC算法動態(tài)分級的雙蟻態(tài)蟻群算法[J]. 李順東,游曉明,劉升. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2020(12)
[3]基于EEOI的船舶能效管理措施節(jié)能分析[J]. 易輝,武燊,安超. 南通航運(yùn)職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào). 2019(01)
[4]寧波航運(yùn)業(yè)成本分析[J]. 葉彩鴻,莊佩君,賀向陽. 寧波經(jīng)濟(jì)(三江論壇). 2019(01)
[5]基于蟻群算法的最優(yōu)路徑規(guī)劃及參數(shù)研究[J]. 李根,李航,張帥陽,羅秋慧,楊弘凡. 中國科技論文. 2018(16)
[6]基于動態(tài)復(fù)雜度地圖的船舶航跡規(guī)劃[J]. 杜哲,文元橋,黃亮,周春輝,肖長詩. 系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào). 2018(06)
[7]船舶主機(jī)油耗模型發(fā)展現(xiàn)狀及展望[J]. 周春斌,袁成清,張彥. 柴油機(jī). 2017(06)
[8]基于動態(tài)反饋A~*蟻群算法的平滑路徑規(guī)劃方法[J]. 黃辰,費(fèi)繼友,劉洋,李花,劉曉東. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2017(04)
[9]中國水路運(yùn)輸業(yè)能源消耗與廢氣排放測算[J]. 邢輝,段樹林,黃連忠,劉勤安. 中國環(huán)境科學(xué). 2016(06)
[10]考慮不規(guī)則風(fēng)浪影響的最小油耗航速模型[J]. 孟曉東,袁章新. 上海海事大學(xué)學(xué)報(bào). 2016(01)
碩士論文
[1]海洋環(huán)境影響下的船舶航跡預(yù)測方法研究[D]. 陳勇青.哈爾濱工程大學(xué) 2019
[2]一種船舶航行路徑的智能規(guī)劃研究[D]. 孫耀東.大連海事大學(xué) 2018
[3]長江流域通航環(huán)境對油耗影響的半?yún)?shù)回歸模型效應(yīng)分析[D]. 金偉華.武漢理工大學(xué) 2016
[4]船舶航跡控制及氣象導(dǎo)航方法的研究[D]. 劉廷偉.吉林大學(xué) 2015
[5]無人駕駛救助船路徑規(guī)劃算法的研究[D]. 陳佳.武漢理工大學(xué) 2013
本文編號:2908584
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