基于人工智能的主机航行功率预估模型研究

作     者：张亚楠 乔继潘 张焱飞 

作者机构：上海船舶运输科学研究所航运技术与安全国家重点实验室 

基　　金：工信部高技术船舶科研资助项目 

出 版 物：《船舶物资与市场》 (Marine Equipment/Materials & Marketing)

年 卷 期：2019年第27卷第10期

页      码：20-23页

摘      要：本文设计一个船舶主机航行功率预估模型,根据船舶航行环境和航行状态对其功率进行预测.本文以一艘万箱型集装箱船为研究对象,该船主机航行功率的预估模型参考直接功率法,此外,采用人工神经网络和遗传算法对船模试验数据以及实船数据进行训练,优化简化后的直接功率法公式.该模型的训练结果和预测结果表明,其预测与实测数据接近,且该模型的精度能够满足智能船舶给定航线的航速优化和航线评估的要求.

主 题 词：船舶主机功率预估模型 人工神经网络 遗传算法 航速优化 

学科分类：08[工学] 0824[工学-林业工程类] 082401[082401] 

D　O　I：10.19727/j.cnki.cbwzysc.2019.10.002

馆 藏 号：203818570...