基于能耗管理的船舶航迹优化研究
发布时间：2020-12-10 11:04
在能源日益紧缺、大气严重污染的背景下,本研究提出了基于能耗管理的船舶航迹优化及规划方法。通过该方法,船舶可以寻找出一条较为省油的路径,从而达到节能减排、降本增效的目的。第一,对油耗模型及路径规划的研究现状进行分析,总结现有方法的优缺点并对这些方法进行优化。在建模之初进行大量的数据整理工作,减少数据的残缺或错误对模型的影响。将多种方法结合使用,从实测数据中提取油耗模型,把环境及船舶操纵因素对油耗的影响量化,从而很好的预测船舶油耗。第二,建立环境模型。通过对海域环境图像的处理,将环境栅格化从而达到对海域环境的模拟。通过栅格的对象化,使栅格具备更多的属性从而影响航线规划的判断与选择。第三,通过修改蚁群算法提出寻低耗蚁群算法。首先对蚂蚁进行分类,让蚂蚁各行其职,加快算法的速度;然后通过油耗代价的引入对蚁群算法中的信息素进行迭代修改,让蚂蚁在油耗代价较低的路径上留下更多信息素;最后修改蚂蚁的移动策略迫使蚂蚁寻找出具有低油耗的路径。第四,根据环境模型、油耗模型、寻低耗蚁群算法等内容进行相关的代码编写工作。通过核心伪代码的方式阐述相关功能并设计出仿真系统--基于能耗管理的船舶航线规划系统。第五,在基...
【文章来源】：浙江海洋大学浙江省
【文章页数】：92 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 国内外研究现状
1.2.1 船舶油耗模型的研究现状
1.2.2 船舶航迹规划的研究现状
1.3 主要研究内容
1.3.1 技术路线
1.3.2 文本组织架构
第二章 油耗模型的建立与验证
2.1 案例船舶原始数据的处理
2.1.1 原始数据的获取及说明
2.1.2 时间处理
2.1.3 无效数据处理
2.1.4 缺失与冗余数据处理
2.1.5 数据合并
2.2 数据压缩
2.2.1 数据筛选
2.2.2 矢量数据处理
2.2.3 特征向量的选取
2.2.4 数据整合
2.3 船舶油耗关于对水速度的半参数回归
2.3.1 模型的建立
2.3.2 模型的验证
2.4 本章小结
第三章 海域环境栅格模型的建立
3.1 图像处理
3.1.1 图像切割
3.1.2 图像黑白化
3.2 普通栅格的建立
3.3 栅格图像的还原
3.4 普通栅格对象化
3.5 本章小结
第四章 基于油耗模型的寻低耗蚁群算法
4.1 传统蚁群算法
4.2 算法的修改
4.2.1 算法速度的优化
4.2.2 算法信息素的修改
4.2.3 算法中蚂蚁移动策略的修改
4.3 算法与栅格模型联动模式
4.4 本章小结
第五章 基于能耗管理的船舶航线规划系统的实现及应用
5.1 基于能耗管理的船舶航线规划系统的实现
5.1.1 开发环境介绍
5.1.2 系统架构
5.1.3 功能实现
5.2 基于能耗管理的船舶航线规划系统的应用
5.2.1 栅格及参数的确定
5.2.2 算法对比
5.2.3 实船验证
5.3 本章小结
第六章 总结与展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间发表的论文及成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]船舶主要耗能分布与节能重点方向[J]. 唐平,胡新文,张凤兰,张勇. 节能. 2019(10)
[2]结合ABC算法动态分级的双蚁态蚁群算法[J]. 李顺东,游晓明,刘升. 计算机工程与应用. 2020(12)
[3]基于EEOI的船舶能效管理措施节能分析[J]. 易辉,武燊,安超. 南通航运职业技术学院学报. 2019(01)
[4]宁波航运业成本分析[J]. 叶彩鸿,庄佩君,贺向阳. 宁波经济(三江论坛). 2019(01)
[5]基于蚁群算法的最优路径规划及参数研究[J]. 李根,李航,张帅阳,罗秋慧,杨弘凡. 中国科技论文. 2018(16)
[6]基于动态复杂度地图的船舶航迹规划[J]. 杜哲,文元桥,黄亮,周春辉,肖长诗. 系统仿真学报. 2018(06)
[7]船舶主机油耗模型发展现状及展望[J]. 周春斌,袁成清,张彦. 柴油机. 2017(06)
[8]基于动态反馈A~*蚁群算法的平滑路径规划方法[J]. 黄辰,费继友,刘洋,李花,刘晓东. 农业机械学报. 2017(04)
[9]中国水路运输业能源消耗与废气排放测算[J]. 邢辉,段树林,黄连忠,刘勤安. 中国环境科学. 2016(06)
[10]考虑不规则风浪影响的最小油耗航速模型[J]. 孟晓东,袁章新. 上海海事大学学报. 2016(01)
硕士论文
[1]海洋环境影响下的船舶航迹预测方法研究[D]. 陈勇青.哈尔滨工程大学 2019
[2]一种船舶航行路径的智能规划研究[D]. 孙耀东.大连海事大学 2018
[3]长江流域通航环境对油耗影响的半参数回归模型效应分析[D]. 金伟华.武汉理工大学 2016
[4]船舶航迹控制及气象导航方法的研究[D]. 刘廷伟.吉林大学 2015
[5]无人驾驶救助船路径规划算法的研究[D]. 陈佳.武汉理工大学 2013
本文编号：2908584
【文章来源】：浙江海洋大学浙江省
【文章页数】：92 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 国内外研究现状
1.2.1 船舶油耗模型的研究现状
1.2.2 船舶航迹规划的研究现状
1.3 主要研究内容
1.3.1 技术路线
1.3.2 文本组织架构
第二章 油耗模型的建立与验证
2.1 案例船舶原始数据的处理
2.1.1 原始数据的获取及说明
2.1.2 时间处理
2.1.3 无效数据处理
2.1.4 缺失与冗余数据处理
2.1.5 数据合并
2.2 数据压缩
2.2.1 数据筛选
2.2.2 矢量数据处理
2.2.3 特征向量的选取
2.2.4 数据整合
2.3 船舶油耗关于对水速度的半参数回归
2.3.1 模型的建立
2.3.2 模型的验证
2.4 本章小结
第三章 海域环境栅格模型的建立
3.1 图像处理
3.1.1 图像切割
3.1.2 图像黑白化
3.2 普通栅格的建立
3.3 栅格图像的还原
3.4 普通栅格对象化
3.5 本章小结
第四章 基于油耗模型的寻低耗蚁群算法
4.1 传统蚁群算法
4.2 算法的修改
4.2.1 算法速度的优化
4.2.2 算法信息素的修改
4.2.3 算法中蚂蚁移动策略的修改
4.3 算法与栅格模型联动模式
4.4 本章小结
第五章 基于能耗管理的船舶航线规划系统的实现及应用
5.1 基于能耗管理的船舶航线规划系统的实现
5.1.1 开发环境介绍
5.1.2 系统架构
5.1.3 功能实现
5.2 基于能耗管理的船舶航线规划系统的应用
5.2.1 栅格及参数的确定
5.2.2 算法对比
5.2.3 实船验证
5.3 本章小结
第六章 总结与展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间发表的论文及成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]船舶主要耗能分布与节能重点方向[J]. 唐平,胡新文,张凤兰,张勇. 节能. 2019(10)
[2]结合ABC算法动态分级的双蚁态蚁群算法[J]. 李顺东,游晓明,刘升. 计算机工程与应用. 2020(12)
[3]基于EEOI的船舶能效管理措施节能分析[J]. 易辉,武燊,安超. 南通航运职业技术学院学报. 2019(01)
[4]宁波航运业成本分析[J]. 叶彩鸿,庄佩君,贺向阳. 宁波经济(三江论坛). 2019(01)
[5]基于蚁群算法的最优路径规划及参数研究[J]. 李根,李航,张帅阳,罗秋慧,杨弘凡. 中国科技论文. 2018(16)
[6]基于动态复杂度地图的船舶航迹规划[J]. 杜哲,文元桥,黄亮,周春辉,肖长诗. 系统仿真学报. 2018(06)
[7]船舶主机油耗模型发展现状及展望[J]. 周春斌,袁成清,张彦. 柴油机. 2017(06)
[8]基于动态反馈A~*蚁群算法的平滑路径规划方法[J]. 黄辰,费继友,刘洋,李花,刘晓东. 农业机械学报. 2017(04)
[9]中国水路运输业能源消耗与废气排放测算[J]. 邢辉,段树林,黄连忠,刘勤安. 中国环境科学. 2016(06)
[10]考虑不规则风浪影响的最小油耗航速模型[J]. 孟晓东,袁章新. 上海海事大学学报. 2016(01)
硕士论文
[1]海洋环境影响下的船舶航迹预测方法研究[D]. 陈勇青.哈尔滨工程大学 2019
[2]一种船舶航行路径的智能规划研究[D]. 孙耀东.大连海事大学 2018
[3]长江流域通航环境对油耗影响的半参数回归模型效应分析[D]. 金伟华.武汉理工大学 2016
[4]船舶航迹控制及气象导航方法的研究[D]. 刘廷伟.吉林大学 2015
[5]无人驾驶救助船路径规划算法的研究[D]. 陈佳.武汉理工大学 2013
本文编号：2908584
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