船舶燃油品质监测的无人机巡航路径优化

发布时间：2021-03-19 22:48

　　随着我国船舶排放控制区（SECA）建设从沿海向内河的推进,基于无人机和嗅探法的船舶燃油硫含量检测问题成为行业研究热点.基于移动目标旅行商理论（MTTSP）,结合检测过程特点,提出一种航迹预测方法,构建无人机巡检路径优化模型（D-SSP）.针对该模型设计一种遗传算法进行求解,并基于AIS信息服务平台历史数据,在12种不同场景下进行测试与分析.结果显示:随着船舶数量的增加,TSP模型的最优路径时间为D-SSP模型最优解的2.0～79.5倍,证明了D-SSP模型的科学性.算例分析结果可为无人机自动化巡检系统的建立提供参考. 

【文章来源】：大连海事大学学报. 2020,46(03)北大核心

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

D-SSP简图

无人机飞行时间tf计算

飞行总长度和时间的计算流程

【参考文献】：
期刊论文
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[4]通过尾气估算船用燃油硫含量的岸基嗅探法实验[J]. 胡健波,朱建华,彭士涛,赵宏鑫,洪宁宁.  水道港口. 2018(06)
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本文编号：3090364