风力助航船舶航线优化模型及智能算法研究

发布时间：2017-08-24 09:34

  本文关键词：风力助航船舶航线优化模型及智能算法研究

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【摘要】：本文针对全球节能减排的重大需求以及远洋运输船队降低燃料消耗、控制运营成本的迫切需要,研究了风力助航船舶航线优化问题,为其有效利用海洋风力资源提供了理论基础和技术支撑。 本文首先利用国外权威机构发布的近10年的月平均海洋风场数据,对海洋风场的风速风向分布特征进行了分析。结果表明,在5。甚至更大的海域范围内风速风向保持稳定,有较大的利用空间。基于此提出了海运船舶在风力助航条件下,通过优化船舶航线,在全局最优的前提下允许适度“绕航”,以充分发挥海洋风场的助推效能,达到节能减排、提高营运效率的新思想。同时,根据风场数据的特点,设计了格点数据的精确提取算法,为航线优化研究提供基础数据支撑。 一方面,在船期确定的情况下,风力助航船舶可以降低主机输出功率,借助风场辅助推力保持航速航行,从而节省燃油。以此为优化目标,本文构建了定航速航行条件下的风力助航船舶能耗计算模型和航线优化评价准则,建立了“总航时满足要求条件下的总燃油消耗量最小”航线优化模型。另一方面,当风力助航船舶定主机输出航行时,海洋风场的助推作用可以提高船舶航速,节省船期。以此为优化目标,本文构建了定主机输出航行条件下的风力助航船舶航速计算模型和航线优化评价准则,建立了“航时最短”航线优化模型。 针对航线优化模型的特点和计算规模,本文基于模拟退火思想提出了航线优化智能算法,对模型进行求解,并以7.6万吨风力助航散货船为目标船,对模型进行了仿真和验证。仿真计算得到的“最省燃油”航线相对于大圆航线可节省燃油11.22%,而航时仅仅增加不到100分钟；“航时最短”航线相对于大圆航线不但能缩短航时近30小时,而且能够节省燃油9.3%。 本文研究成果可用于风力助航船舶这一新型船舶,不仅能够有效解决其航线优化问题,指导现代船舶合理利用海洋风场作为辅助能源,而且对当前风力助航船舶的设计也具有一定的指导意义。
【关键词】：海运船舶 风力助航 最佳航线 优化算法
【学位授予单位】：大连海事大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：U675;U676.3
【目录】：

• 创新点摘要5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-12
• 第1章 绪论12-32
• 1.1 研究背景12-17
• 1.1.1 能源危机13-14
• 1.1.2 温室气体排放14-15
• 1.1.3 替代能源15-17
• 1.2 研究现状17-27
• 1.2.1 风力助航船舶研究现状17-23
• 1.2.2 路径规划研究现状23-24
• 1.2.3 气象航线研究现状24-27
• 1.2.4 风力助航船舶航线优化研究现状27
• 1.3 风力助航船舶航线优化问题的提出27-28
• 1.4 本文的主要研究内容28-32
• 第2章 基础知识介绍32-48
• 2.1 风翼助航原理32-34
• 2.2 风力助航设备的控制34-38
• 2.2.1 风力助航船舶的基本要求35-36
• 2.2.2 风力助航对主机的影响和改善措施36-38
• 2.3 模拟退火算法38-46
• 2.3.1 热力学中的退火过程39-41
• 2.3.2 SA算法要素构成41-43
• 2.3.3 SA算法的计算步骤及流程43-45
• 2.3.4 SA算法的优缺点45-46
• 2.4 本章小结46-48
• 第3章 海洋风力资源分析及风场数据提取算法48-68
• 3.1 海洋风场数据预处理48-51
• 3.1.1 风场数据结构和读取48-49
• 3.1.2 风向及迎风角49-51
• 3.2 风速特征分析51-54
• 3.2.1 风速特征总体分析51-53
• 3.2.2 风速分布分析53-54
• 3.3 风向特征分析54-56
• 3.4 航线上风场数据精确提取算法56-65
• 3.4.1 算法总体思想56-57
• 3.4.2 取样点选择57-59
• 3.4.3 格点索引值计算59-63
• 3.4.4 格点提取结果63-65
• 3.5 本章总结65-68
• 第4章 风力助航船舶航线优化模型68-86
• 4.1 风力助航船舶航线优化原理68-70
• 4.1.1 总体设计69-70
• 4.1.2 核心问题分析70
• 4.2 最省燃油航线优化模型70-79
• 4.2.1 模型构建方法70-72
• 4.2.2 风力助航船舶阻力分析72-73
• 4.2.3 海洋风场助推力分析73-74
• 4.2.4 优化目标函数设计74-76
• 4.2.5 优化准则76-79
• 4.3 航时最短航线优化模型79-85
• 4.3.1 模型构建方法79-80
• 4.3.2 海洋风场对目标船航速的影响80-82
• 4.3.3 优化目标函数设计82-83
• 4.3.4 优化准则83-85
• 4.4 本章小结85-86
• 第5章 航线优化算法与仿真86-112
• 5.1 航线优化智能算法86-90
• 5.1.1 调整航路点的策略86-87
• 5.1.2 接受新航线的策略87-89
• 5.1.3 “劣航线”接受准则89-90
• 5.2 航线优化智能算法实现90-94
• 5.2.1 航线计算90-92
• 5.2.2 算法流程92-94
• 5.3 最省燃油航线优化模型求解和仿真94-98
• 5.3.1 算法求解流程94-96
• 5.3.2 仿真结果分析96-98
• 5.4 控制点选取98-103
• 5.4.1 控制点数量的确定原则98-99
• 5.4.2 控制点对航线优化影响的实验分析99-102
• 5.4.3 航路点的精简102-103
• 5.5 航时最短航线优化模型求解和仿真103-109
• 5.5.1 算法求解流程104-105
• 5.5.2 仿真结果分析105-109
• 5.6 本章小结109-112
• 第6章 总结与展望112-116
• 6.1 全文工作总结112-113
• 6.2 未来工作展望113-116
• 参考文献116-124
• 攻读学位期间公开发表的论文124-126
• 致谢126-128
• 作者简介128

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 张仁颐;;中国沿海风帆助航节能的潜力[J];船舶工程;1993年06期

2 凌锡璜;船基气象定线方案的探讨[J];船舶工程;1994年03期

3 孟维明;赵俊豪;黄连忠;;风帆助航节能船的应用前景[J];船舶;2009年04期

4 翟振;孙鑫;李志锋;;基于Dijkstra算法的车辆导航系统路线优化技术[J];测绘科学;2008年S3期

5 张立华;苏奋振;彭认灿;暴景阳;张莉;;基于瞬时水深模型的最短时间航线自动生成算法[J];测绘学报;2010年05期

6 刘烽;一种新的最短时间航线的计算方法[J];大连海运学院学报;1992年03期

7 任洪莹;黄连忠;孙培廷;李楠;;大型风帆助航船舶综合节能减排潜力分析[J];大连海事大学学报;2010年01期

8 李元奎;张英俊;孙培廷;张永宁;;船舶典型远洋航线上风力资源时空分布特征[J];大连海事大学学报;2010年02期

9 胡以怀;张广印;崔爽;;贝壳式风帆型线及其结构设计[J];大连海事大学学报;2012年02期

10 刘烽，庞福文，，李志华;利用恒向线算法计算船舶最短时间航线[J];大连海运学院学报;1994年01期

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1 汤青慧;基于电子海图的航线规划方法研究[D];中国海洋大学;2011年

本文编号：730544