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复杂海况下船舶跨洋航行最优气象航线设计方法的研究

复杂海况下船舶跨洋航行最优气象航线设计方法的研究

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作者：周鹏吉林大学

学位级别：硕士

经济全球化使得世界各国之间贸易往来日益频繁,各国对外贸易对于海运市场的依赖度不断提高,全球大多数商品贸易都是通过海运来实现的。随着经济发展和海运量的增长,由海运业所产生的温室气体不断增加。此外,海上运输的安全性与经济性又... 详细信息

经济全球化使得世界各国之间贸易往来日益频繁,各国对外贸易对于海运市场的依赖度不断提高,全球大多数商品贸易都是通过海运来实现的。随着经济发展和海运量的增长,由海运业所产生的温室气体不断增加。此外,海上运输的安全性与经济性又深受复杂多变的海洋气象状况影响。因此保证复杂海况下海运的安全性、经济性以及减少海运业所产生的温室气体有着非常重要的现实意义。其中需要考虑的一个重要因素是船舶远洋航行时的海上航线。本文以船舶航行期间的安全性、航行时间以及燃油消耗作为优化船舶航线的指标,提出了一种基于遗传算法和模拟退火算法的最优气象航线设计方法,主要研究内容如下:首先,建立航线设计问题中的航路规划数学模型。本文采用网格系统对船舶航行环境进行建模,使得处理动态化的气象预报数据更加高效。在此基础上,将大圆航线作为基准航线,依照基准航线建立最优航线解的搜索子空间。分析船舶在海上航行时的运动状况,将船舶的六自由度运动简化处理,给出船舶平面运动变量的描述。分析影响船舶航线风险值的因素,并提出有效合理的航行风险计算方法。此外,根据实际航行需求,为船舶航线建立不同的目标函数,并在目标函数中引入考虑航行风险的罚函数。其次,研究了船舶失速特性以及提出船舶航行油耗的计算方法。分析了船舶在海洋风浪环境中航行时出现的失速现象,并给出气象航线设计所用到的船舶失速公式。同时研究了船舶油耗问题,并提出两种计算船舶油耗的方法,一种是基于船速油耗表,引入拉格朗日插值方法以计算不同航速下的船舶油耗值,另一种是利用人工神经网络预测不同海况条件下船舶油耗值。然后,提出一种基于混合遗传算法的新型最优气象航线设计方法。在遗传算法基础上引入模拟退火机制,设计一种混合遗传算法以求解航线设计问题。建立一组独立可调的航线控制变量用以确定船舶航线,并将船舶航线编码为混合遗传算法中的染色体。同时对算法加以改进,引入了适应度标定措施、小生境技术、多种群技术以提升算法的性能,并对交叉算子进行改进,设计了一种混合交叉算子,由拉普拉斯交叉算子和离散有向交叉算子组成,将其与高斯变异相结合,共同完成对航线解空间的搜索。最后,基于MATLAB搭建气象航线优化仿真平台,并对本文算法进行仿真分析。本文的算法程序是利用MATLAB语言编写的,同时为算法程序设计了GUI界面,建立用于进行航线优化模拟实验的仿真平台。基于算法仿真平台,本文设计了一系列有针对性的仿真实验,并对仿真实验结果进行分析论证。仿真结果验证了算法在求解最优气象航线问题上的有效性。

关键词：遗传算法模拟退火算法气象导航船舶油耗计算

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