CN116127846A - 一种减摇技术的智能评估方法及系统 - Google Patents

一种减摇技术的智能评估方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN116127846A
CN116127846A CN202310150671.5A CN202310150671A CN116127846A CN 116127846 A CN116127846 A CN 116127846A CN 202310150671 A CN202310150671 A CN 202310150671A CN 116127846 A CN116127846 A CN 116127846A
Authority
CN
China
Prior art keywords
rolling
roll reduction
sea wave
simulation test
wave
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202310150671.5A
Other languages
English (en)
Inventor
韩磊
徐海宁
韦立富
沈清野
丁同臻
张霞
蒋永梅
曹晟哲
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zhoushan Power Supply Co of State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
Original Assignee
Zhoushan Power Supply Co of State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zhoushan Power Supply Co of State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd filed Critical Zhoushan Power Supply Co of State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
Priority to CN202310150671.5A priority Critical patent/CN116127846A/zh
Publication of CN116127846A publication Critical patent/CN116127846A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20Design optimisation, verification or simulation
    • G06F30/27Design optimisation, verification or simulation using machine learning, e.g. artificial intelligence, neural networks, support vector machines [SVM] or training a model
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/10Geometric CAD
    • G06F30/15Vehicle, aircraft or watercraft design
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02ATECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A90/00Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
    • Y02A90/10Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation

Abstract

本申请涉及舰船稳性控制技术领域,提供了一种减摇技术的智能评估方法及系统,所述方法包括:对目标海域进行海浪数据采集,获得海浪数据采集结果;对所述海浪数据采集结果进行聚类分析,获得海浪波动特征;对多种减摇技术进行减摇特征分析,获得多个减摇特征分析结果,其中所述减摇特征分析结果包含减摇作用特征和减摇航行影响系数;基于所述海浪波动特征和所述减摇作用特征对目标舰船进行稳定性模拟测试,获得稳定性模拟测试结果;根据所述稳定性模拟测试结果、所述减摇航行影响系数和减摇设备造价构建减摇技术评估模型,输出减摇技术评估结果。采用本方法能够解决传统的减摇技术评估方法过于单一导致评估准确率低的技术问题。

Description

一种减摇技术的智能评估方法及系统
技术领域
本申请涉及舰船稳性控制技术领域,具体涉及一种减摇技术的智能评估方法及系统。
背景技术
舰船在海上航行时,由于受到海浪、海风及海流等海洋环境的扰动作用,不可避免的要产生六个自由度的摇荡运动,即横摇、纵摇、艏摇、横荡、纵荡、垂荡。其中以横摇最为显著,对舰船的影响也最大。为了减少舰船横摇,舰船工程师们设计了多种减摇装置来减少舰船的横摇运动。
减摇装置目前主要包括舭龙骨减摇鳍、减摇水舱、舵减摇、减摇陀螺等设备。由于每种减摇装置的工作原理、减摇效果、适用环境、造价成本存在很大差异,传统的减摇技术评估方法往只考虑到减摇技术的减摇效果,并没有根据当地海洋环境以及舰船本身特性来进行综合评估,导致减摇技术的评估准确率较低,不能满足舰船运行的需求。
综上所述,现有技术中存在传统的减摇技术评估方法过于单一导致评估准确率低的技术问题。
发明内容
基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种减摇技术的智能评估方法及系统。
一种减摇技术的智能评估方法,所述方法应用于智能评估系统,所述方法包括:对目标海域进行海浪数据采集,获得海浪数据采集结果;对所述海浪数据采集结果进行聚类分析,获得海浪波动特征,其中所述海浪波动特征包括海浪等级;对多种减摇技术进行减摇特征分析,获得多个减摇特征分析结果,其中所述减摇特征分析结果包含减摇作用特征和减摇航行影响系数;基于所述海浪波动特征和所述减摇作用特征对目标舰船进行稳定性模拟测试,获得稳定性模拟测试结果;根据所述稳定性模拟测试结果、所述减摇航行影响系数和减摇设备造价构建减摇技术评估模型,输出减摇技术评估结果。
在一个实施例中,还包括:所述海浪数据采集结果包括海浪周期、海浪波长、海浪波高;预设海浪等级规则;基于所述海浪等级规则对所述海浪数据采集结果进行聚类分析,获得海浪波动特征。
在一个实施例中,还包括:所述多种减摇技术的减摇设备包括龙骨减摇鳍,减摇水舱,舵减摇、陀螺减摇设备;对所述多种减摇设备进行物理构造分析,获得多个物理构造分析结果;对所述多个物理构造分析结果进行减摇特征提取,获得多个减摇特征提取结果;对所述多个减摇特征提取结果进行特征融合,获得多个减摇作用特征。
在一个实施例中,还包括:获得多个历史安装减摇设备的舰船航行速度;对所述多个减摇设备和船舶航行速度进行关联性分析,获得多个关联性分析结果;对所述多个关联性分析结果进行减摇航行影响评估,获得所述减摇航行影响系数。
在一个实施例中,还包括:根据所述海浪波动特征对所述目标舰船进行受力分析,获得舰船摇摆参数;基于所述减摇作用特征和所述舰船摇摆参数进行自稳平台结构仿真建模,获得自稳平台结构仿真模型;基于所述海浪等级和所述自稳平台结构仿真模型对所述目标舰船进行稳定性模拟测试。
在一个实施例中,还包括:获得多个历史减摇设备造价;对所述多个历史减摇设备造价进行平均化处理,获得减摇设备造价;预设权重分配规则;将所述稳定性模拟测试结果、所述减摇航行影响系数和所述减摇设备造价输入所述减摇技术评估模型,输出所述减摇技术评估结果。
一种减摇技术的智能评估系统,所述系统包括:
海浪数据采集模块,所述海浪数据采集模块用于对目标海域进行海浪数据采集,获得海浪数据采集结果;
数据聚类分析模块,所述数据聚类分析模块用于对所述海浪数据采集结果进行聚类分析,获得海浪波动特征,其中所述海浪波动特征包括海浪等级;
减摇特征分析模块,所述减摇特征分析模块用于对多种减摇技术进行减摇特征分析,获得多个减摇特征分析结果,其中所述减摇特征分析结果包含减摇作用特征和减摇航行影响系数;
稳定性模拟测试模块,所述稳定性模拟测试模块用于基于所述海浪波动特征和所述减摇作用特征对目标舰船进行稳定性模拟测试,获得稳定性模拟测试结果;
评估结果输出模块,所述评估结果输出模块用于根据所述稳定性模拟测试结果、所述减摇航行影响系数和减摇设备造价构建减摇技术评估模型,输出减摇技术评估结果。
上述一种减摇技术的智能评估方法及系统,能够解决传统的减摇技术评估方法过于单一导致评估准确率低的技术问题。通过对所处目标海域进行海浪数据采集,获得海浪数据采集结果;然后对所述海浪数据采集结果进行聚类分析,获得海浪波动特征,其中所述海浪波动特征包括海浪等级;进一步对多种减摇技术进行减摇特征分析,获得多个减摇特征分析结果,其中所述减摇特征分析结果包含减摇作用特征和减摇航行影响系数;基于所述海浪波动特征和所述减摇作用特征对目标舰船进行稳定性模拟测试,获得稳定性模拟测试结果;最后根据所述稳定性模拟测试结果、所述减摇航行影响系数和减摇设备造价构建减摇技术评估模型,输出减摇技术评估结果,可以提高减摇技术评估的准确率,为实现舰船进行舰载无人机稳定起降提供了技术层面支持。
上述说明仅是本申请技术方案的概述,为了能够更清楚了解本申请的技术手段,而可依照说明书的内容予以实施,并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂,以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
图1为本申请提供了一种减摇技术的智能评估方法的流程示意图;
图2为本申请提供了一种减摇技术的智能评估方法中对多种减摇技术进行减摇特征分析的流程示意图;
图3为本申请提供了一种减摇技术的智能评估方法中构建减摇技术评估模型的流程示意图;
图4为本申请提供了一种减摇技术的智能评估系统的结构示意图。
附图标记说明:海浪数据采集模块1、数据聚类分析模块2、减摇特征分析模块3、稳定性模拟测试模块4、评估结果输出模块5。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行进一步详细说明。应当理解,此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。
如图1所示,本申请提供了一种减摇技术的智能评估方法,所述方法应用于智能评估系统,所述方法包括:
步骤S100:对目标海域进行海浪数据采集,获得海浪数据采集结果;
具体而言,本申请提供的方法用于对无人机舰载工作船的减摇技术进行智能评估,首先,通过多种海洋监测设备对目标海洋区域的海浪周期、海浪波长、海浪波高、海风风速、海风风向、洋流以及海洋环境进行数据采集并记录保存,获得所述海浪数据采集结果,其中所述目标区域是指舰载无人机工作船将要工作的目标海洋区域。通过获得所述海浪数据采集结果,为下一步对所述海浪数据采集结果进行分析提供了原始数据支持。
步骤S200:对所述海浪数据采集结果进行聚类分析,获得海浪波动特征,其中所述海浪波动特征包括海浪等级;
在一个实施例中,本申请步骤S200还包括:
步骤S210:所述海浪数据采集结果包括海浪周期、海浪波长、海浪波高;
步骤S220:预设海浪等级规则;
步骤S230:基于所述海浪等级规则对所述海浪数据采集结果进行聚类分析,获得海浪波动特征。
具体而言,获得海浪数据采集结果,其中海浪数据采集结果包括海浪周期、海浪波长以及海浪波高。由于所采集的海浪数据过于庞大,首先需要通过标准计算公式对数据进行中心化处理,通过对海浪数据进行中心化处理,可以去掉偏差较大的个别数据。进一步根据目标海洋区域的海洋环境自定义设置海浪等级规则。然后根据预设的海浪等级规则对经过数据中心化处理的海浪数据采集结果进行筛选,获得多个海浪等级对应的多个海浪波动特征。通过获得所述海浪波动特征,为下一步进行舰载无人机工作船模拟稳定性测试提供了数据支持。
步骤S300:对多种减摇技术进行减摇特征分析,获得多个减摇特征分析结果,其中所述减摇特征分析结果包含减摇作用特征和减摇航行影响系数;
如图2所示,在一个实施例中,本申请步骤S300还包括:
步骤S310:所述多种减摇技术的减摇设备包括龙骨减摇鳍,减摇水舱,舵减摇、陀螺减摇设备;
步骤S320:对所述多种减摇设备进行物理构造分析,获得多个物理构造分析结果;
步骤S330:对所述多个物理构造分析结果进行减摇特征提取,获得多个减摇特征提取结果;
步骤S340:对所述多个减摇特征提取结果进行特征融合,获得多个减摇作用特征。
在一个实施例中,本申请步骤S300还包括:
步骤S350:获得多个历史安装减摇设备的舰船航行速度;
步骤S360:对所述多个减摇设备和船舶航行速度进行关联性分析,获得多个关联性分析结果;
步骤S370:对所述多个关联性分析结果进行减摇航行影响评估,获得所述减摇航行影响系数。
具体而言,通过大数据查询获得多种减摇设备的生产参数,所述多种减摇设备是指通过不同减摇技术来实现减摇效果的设备,目前大多数使用的减摇设备主要包括舭龙骨减摇鳍,减摇水舱,舵减摇、陀螺减摇设备这个四种减摇设备,然后对多种型号的不同种类的减摇设备的物理结构以及工作原理进行分析,获得所述多个物理构造分析结果,所述物理构造分析结果包括主要物理构造以及次要物理构造。然后对所述多个物理构造分析结果进行减摇特征提取,所述减摇特征提取即对所述多个物理构造分析结果进行筛选,将包含减摇特征的主要物理构造提取出来获得所述多个减摇特征提取结果。进一步对所述多个减摇特征提取结果进行特征融合,所述特征融合是指采集所述多个减摇特征提取结果中最具差异性的特征信息生成新的融合特征,获得多个减摇作用特征,通过特征融合可以消除因不同特征集之间的相关性而产生的冗余信息。由于每种减摇设备的物理结构各部不同,有的减摇装置由于有伸出船体外的结构,会增大舰载工作船的航行阻力,影响舰载工作船的航行速度,通过大数据技术进行查询多种安装上述减摇装置的舰载工作船进行减摇效果时的舰船航行速度,然后进一步挖掘所述多个减摇设备和船舶航行速度之间存在的多种关系,获得所述多个关联性分析结果。然后对所述多个关联性分析结果进行减摇航行影响评估,所述减摇航行影响评估即对判断多种减摇设备对舰船航行影响的程度大小,所述舰船航行影响程度大小用减摇航行影响系数表示,所述减摇航行影响系数越大,则表示减摇设备对舰船航行影响的程度越大,舰船航行速度越慢。获得所述多个减摇特征分析结果,所述多个减摇特征分析结果包括所述减摇作用特征和所述减摇航行影响系数,通过获得所述多个减摇特征分析结果,为下一步对目标舰载工作船进行稳定性模拟测试和对减摇技术进行评估提供了支持。
步骤S400:基于所述海浪波动特征和所述减摇作用特征对目标舰船进行稳定性模拟测试,获得稳定性模拟测试结果;
在一个实施例中,本申请步骤S400还包括:
步骤S410:根据所述海浪波动特征对所述目标舰船进行受力分析,获得舰船摇摆参数;
步骤S420:基于所述减摇作用特征和所述舰船摇摆参数进行自稳平台结构仿真建模,获得自稳平台结构仿真模型;
步骤S430:基于所述海浪等级和所述自稳平台结构仿真模型对所述目标舰船进行稳定性模拟测试。
具体而言,舰载无人机工作船主要用于巡航无人机的起飞降落,对舰载工作船的稳定性要求较高,结合舰载无人机工作船的工作特性,根据所述海浪等级对所述目标舰载工作船的艏摇、横摇、纵摇三个方向的摇摆运动,进行受力分析,利用软件进行仿真建模,模拟工作船的摇摆运动,获得所述舰船摇摆参数,然后根据所述减摇作用特征、所述舰船摇摆参数和所述目标舰船特性进行自稳平台结构仿真建模,根据所述自稳平台结构仿真建模进行自稳平台各种海浪等级下的模拟实验,测试是否符合舰载无人机的起降要求,获得所述稳定性模拟测试结果,通过获得所述稳定性模拟测试结果,为下一步对减摇技术进行评估提供了支持。
步骤S500:根据所述稳定性模拟测试结果、所述减摇航行影响系数和减摇设备造价构建减摇技术评估模型,输出减摇技术评估结果。
如图3所示,在一个实施例中,本申请步骤S500还包括:
步骤S510:获得多个历史减摇设备造价;
步骤S520:对所述多个历史减摇设备造价进行平均化处理,获得减摇设备造价;
步骤S530:预设权重分配规则;
步骤S540:将所述稳定性模拟测试结果、所述减摇航行影响系数和所述减摇设备造价输入所述减摇技术评估模型,输出所述减摇技术评估结果。
具体而言,通过数据查询获得多种型号、不同规格的多个历史减摇设备造价,所述减摇设备造价即目前购买所述减摇设备所需的价格,首先对所述多个历史减摇设备造价进行数据中心化处理,去掉偏差较大的个别减摇设备造价,然后对剩余多个历史减摇设备造价进行平均化处理,所述平均化处理即根据减摇设备造价和减摇设备个数进行平均计算,获得多个类型减摇设备造价。构建减摇技术评估模型,所述减摇技术评估模型包括信息输出层、权重分配层,加权计算层和评估结果输出层。首先将所述稳定性模拟测试结果、所述减摇航行影响系数和所述减摇设备造价通过信息输入层输入所述减摇技术评估模型,然后分别对所述稳定性模拟测试结果、所述减摇航行影响系数和所述减摇设备造价这三个参数设置不同的权重占比,所述权重占比可以根据所述目标舰船工作要求和企业效益要求自定义设置。然后通过所述权重分配层根据预设权重分配规则匹配对应的权重,进一步根据所述加权计算层进行所述稳定性模拟测试结果、所述减摇航行影响系数和所述减摇设备造价的加权计算求和,获得求和结果。通过所述评估结果输出层将所述求和结果进行输出,获得所述减摇技术评估结果。通过上述方法解决了传统的减摇技术评估方法过于单一导致评估准确率低的技术问题,通过构建减摇技术评估模型对减摇技术进行舰船稳定性、舰船航行负面影响、设备造价成本三个方面的综合评估,可以提高减摇技术评估的准确率,为实现舰船进行舰载无人机稳定起降提供了技术层面支持。
在一个实施例中,如图4所示提供了一种减摇技术的智能评估系统,包括:海浪数据采集模块1、数据聚类分析模块2、减摇特征分析模块3、稳定性模拟测试模块4、评估结果输出模块5、其中:
海浪数据采集模块1,所述海浪数据采集模块1用于对目标海域进行海浪数据采集,获得海浪数据采集结果;
数据聚类分析模块2,所述数据聚类分析模块2用于对所述海浪数据采集结果进行聚类分析,获得海浪波动特征,其中所述海浪波动特征包括海浪等级;
减摇特征分析模块3,所述减摇特征分析模块3用于对多种减摇技术进行减摇特征分析,获得多个减摇特征分析结果,其中所述减摇特征分析结果包含减摇作用特征和减摇航行影响系数;
稳定性模拟测试模块4,所述稳定性模拟测试模块4用于基于所述海浪波动特征和所述减摇作用特征对目标舰船进行稳定性模拟测试,获得稳定性模拟测试结果;
评估结果输出模块5,所述评估结果输出模块5用于根据所述稳定性模拟测试结果、所述减摇航行影响系数和减摇设备造价构建减摇技术评估模型,输出减摇技术评估结果。
在一个实施例中,所述系统还包括:
海浪数据采集结果模块,所述海浪数据采集结果模块是指所述海浪数据采集结果包括海浪周期、海浪波长、海浪波高;
海浪等级规则预设模块,所述海浪等级规则预设模块用于预设海浪等级规则;
海浪采集结果聚类分析模块,所述海浪采集结果聚类分析模块用于基于所述海浪等级规则对所述海浪数据采集结果进行聚类分析,获得海浪波动特征。
在一个实施例中,所述系统还包括:
减摇设备概括模块,所述减摇设备概括模块是指所述多种减摇技术的减摇设备包括龙骨减摇鳍,减摇水舱,舵减摇、陀螺减摇设备;
减摇设备物理构造分析模块,所述减摇设备物理构造分析模块用于对所述多种减摇设备进行物理构造分析,获得多个物理构造分析结果;
减摇特征提取模块,所述减摇特征提取模块用于对所述多个物理构造分析结果进行减摇特征提取,获得多个减摇特征提取结果;
减摇特征融合模块,所述减摇特征融合模块用于对所述多个减摇特征提取结果进行特征融合,获得多个减摇作用特征。
在一个实施例中,所述系统还包括:
舰船航行速度获得模块,所述舰船航行速度获得模块用于获得多个历史安装减摇设备的舰船航行速度;
关联性分析模块,所述关联性分析模块用于对所述多个减摇设备和船舶航行速度进行关联性分析,获得多个关联性分析结果;
减摇航行影响评估模块,所述减摇航行影响评估模块用于对所述多个关联性分析结果进行减摇航行影响评估,获得所述减摇航行影响系数。
在一个实施例中,所述系统还包括:
舰船受力分析模块,所述舰船受力分析模块用于根据所述海浪波动特征对所述目标舰船进行受力分析,获得舰船摇摆参数;
自稳平台结构仿真模型获得模块,所述自稳平台结构仿真模型获得模块用于基于所述减摇作用特征和所述舰船摇摆参数进行自稳平台结构仿真建模,获得自稳平台结构仿真模型;
稳定性模拟测试模块,所述稳定性模拟测试模块用于基于所述海浪等级和所述自稳平台结构仿真模型对所述目标舰船进行稳定性模拟测试。
在一个实施例中,所述系统还包括:
历史减摇设备造价获得模块,所述历史减摇设备造价获得模块用于获得多个历史减摇设备造价;
平均化处理模块,所述平均化处理模块用于对所述多个历史减摇设备造价进行平均化处理,获得减摇设备造价;
权重分配规则预设模块,所述权重分配规则预设模块用于预设权重分配规则;
减摇技术评估结果输出模块,所述减摇技术评估结果输出模块用于将所述稳定性模拟测试结果、所述减摇航行影响系数和所述减摇设备造价输入所述减摇技术评估模型,输出所述减摇技术评估结果。
综上所述,本申请提供了一种减摇技术的智能评估方法及系统具有以下技术效果:
解决了传统的减摇技术评估方法过于单一导致评估准确率低的技术问题,根据自稳平台结构仿真建模进行自稳平台在各种海浪等级下的模拟试验,获得目标舰船稳定性模拟测试结果,通过构建减摇技术评估模型对减摇技术进行舰船稳定性、舰船航行负面影响、设备造价成本三个方面的综合评估,可以提高减摇技术评估的准确率,为实现舰船进行舰载无人机稳定起降提供了技术层面支持。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本申请的保护范围。因此,本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (7)

1.一种减摇技术的智能评估方法,其特征在于,所述方法应用于智能评估系统,所述方法包括:
对目标海域进行海浪数据采集,获得海浪数据采集结果;
对所述海浪数据采集结果进行聚类分析,获得海浪波动特征,其中所述海浪波动特征包括海浪等级;
对多种减摇技术进行减摇特征分析,获得多个减摇特征分析结果,其中所述减摇特征分析结果包含减摇作用特征和减摇航行影响系数;
基于所述海浪波动特征和所述减摇作用特征对目标舰船进行稳定性模拟测试,获得稳定性模拟测试结果;
根据所述稳定性模拟测试结果、所述减摇航行影响系数和减摇设备造价构建减摇技术评估模型,输出减摇技术评估结果。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述海浪数据采集结果进行聚类分析,获得海浪波动特征,还包括:
所述海浪数据采集结果包括海浪周期、海浪波长、海浪波高;
预设海浪等级规则;
基于所述海浪等级规则对所述海浪数据采集结果进行聚类分析,获得海浪波动特征。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对多种减摇技术进行减摇特征分析,还包括:
所述多种减摇技术的减摇设备包括龙骨减摇鳍,减摇水舱,舵减摇、陀螺减摇设备;
对所述多种减摇设备进行物理构造分析,获得多个物理构造分析结果;
对所述多个物理构造分析结果进行减摇特征提取,获得多个减摇特征提取结果;
对所述多个减摇特征提取结果进行特征融合,获得多个减摇作用特征。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,还包括:
获得多个历史安装减摇设备的舰船航行速度;
对所述多个减摇设备和船舶航行速度进行关联性分析,获得多个关联性分析结果;
对所述多个关联性分析结果进行减摇航行影响评估,获得所述减摇航行影响系数。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述海浪波动特征和所述减摇作用特征对目标舰船进行稳定性模拟测试,还包括:
根据所述海浪波动特征对所述目标舰船进行受力分析,获得舰船摇摆参数;
基于所述减摇作用特征和所述舰船摇摆参数进行自稳平台结构仿真建模,获得自稳平台结构仿真模型;
基于所述海浪等级和所述自稳平台结构仿真模型对所述目标舰船进行稳定性模拟测试。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述稳定性模拟测试结果、所述减摇航行影响系数和减摇设备造价构建减摇技术评估模型,输出减摇技术评估结果,还包括:
获得多个历史减摇设备造价;
对所述多个历史减摇设备造价进行平均化处理,获得减摇设备造价;
预设权重分配规则;
将所述稳定性模拟测试结果、所述减摇航行影响系数和所述减摇设备造价输入所述减摇技术评估模型,输出所述减摇技术评估结果。
7.一种减摇技术的智能评估系统,其特征在于,所述系统包括:
海浪数据采集模块,所述海浪数据采集模块用于对目标海域进行海浪数据采集,获得海浪数据采集结果;
数据聚类分析模块,所述数据聚类分析模块用于对所述海浪数据采集结果进行聚类分析,获得海浪波动特征,其中所述海浪波动特征包括海浪等级;
减摇特征分析模块,所述减摇特征分析模块用于对多种减摇技术进行减摇特征分析,获得多个减摇特征分析结果,其中所述减摇特征分析结果包含减摇作用特征和减摇航行影响系数;
稳定性模拟测试模块,所述稳定性模拟测试模块用于基于所述海浪波动特征和所述减摇作用特征对目标舰船进行稳定性模拟测试,获得稳定性模拟测试结果;
评估结果输出模块,所述评估结果输出模块用于根据所述稳定性模拟测试结果、所述减摇航行影响系数和减摇设备造价构建减摇技术评估模型,输出减摇技术评估结果。
CN202310150671.5A 2023-02-13 2023-02-13 一种减摇技术的智能评估方法及系统 Pending CN116127846A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310150671.5A CN116127846A (zh) 2023-02-13 2023-02-13 一种减摇技术的智能评估方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310150671.5A CN116127846A (zh) 2023-02-13 2023-02-13 一种减摇技术的智能评估方法及系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN116127846A true CN116127846A (zh) 2023-05-16

Family

ID=86308109

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310150671.5A Pending CN116127846A (zh) 2023-02-13 2023-02-13 一种减摇技术的智能评估方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116127846A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116902177A (zh) * 2023-09-14 2023-10-20 山东航宇游艇发展有限公司 基于物联网的游艇异常状态智能监测方法及系统

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116902177A (zh) * 2023-09-14 2023-10-20 山东航宇游艇发展有限公司 基于物联网的游艇异常状态智能监测方法及系统
CN116902177B (zh) * 2023-09-14 2023-12-08 山东航宇游艇发展有限公司 基于物联网的游艇异常状态智能监测方法及系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108846207B (zh) 一种基于非线性模型辨识的船舶运动预报装置及其预报方法
Liu et al. Fuzzy comprehensive evaluation for the motion performance of autonomous underwater vehicles
EP3330171B1 (en) Apparatus for predicting a power consumption of a maritime vessel
CN107330164B (zh) 一种三体船纵向运动模型辨识方法
CN113156815B (zh) 一种数据驱动的海上船舶运动姿态实时预报方法
CN111353222B (zh) 一种智能船舶自动靠泊能力的仿真测试系统及方法
CN110658814A (zh) 一种应用于船舶运动控制的自适应船舶运动建模方法
CN111599130A (zh) 一种海上救助的环境风险预警系统
CN111680875A (zh) 基于概率基线模型的无人机状态风险模糊综合评价方法
Naus Drafting route plan templates for ships on the basis of AIS historical data
CN116127846A (zh) 一种减摇技术的智能评估方法及系统
CN112231938A (zh) 一种基于数值模拟的船舶连续破冰阻力预报方法
CN115690568A (zh) 一种基于增量学习的无人艇目标检测方法
CN112434948A (zh) 一种海上打捞作业海气环境风险评估系统
CN114155491B (zh) 一种基于ais数据的船舶行为识别方法及系统
Vagale et al. Evaluation of path planning algorithms of autonomous surface vehicles based on safety and collision risk assessment
CN111241740B (zh) 一种fpso软刚臂受力快速准确的计算方法
CN112802011A (zh) 一种基于vgg-bls的风机叶片缺陷检测方法
Gupta et al. Big data analytics as a tool to monitor hydrodynamic performance of a ship
Ariffin et al. Real-time evaluation of second generation intact stability criteria
Mei et al. Ship maneuvering prediction using grey box framework via adaptive RM-SVM with minor rudder
He et al. Fault diagnosis of full-drive AUV based on graph theory and recurrent neural network
CN115410419A (zh) 一种船舶系泊预警方法、系统、电子设备及存储介质
Tsompopoulou et al. On the Evaluation of Uncertainty of AI models for Ship Powering and its effect on Power Estimates for non-ideal conditions.
KR20200127111A (ko) 선박의 운항성능 도출 시스템 및 방법, 동 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination