摘要：[目的]旨在基于强化学习方法研究液货舱装载方案自主生成技术。[方法]以实际运营的成品油船载货量作为输入,以货舱及压载舱的装载率为目标,基于Unity ML-Agents构建智能体与环境,通过PyTorch框架对智能体进行训练,提出一种综合考虑装载时间与纵倾变化幅度的奖励函数计算方法,并以算例分析来验证所提方法的有效性。[结果]结果显示,所训练的智能体能够学习良好的策略,并实现液货舱装载方案的自主生成。[结论]研究结果表明,将强化学习用于解决多目标条件下的液货舱装载方案自主生成是合理可行的。

摘要：为对不同类型的海上油气生产设备进行检验和维修决策,引入可针对维修资源进行优化配置、以可靠性为中心的维修(RCM)技术.该技术的一个重要特征就是采用故障模式与影响分析(FMEA)方法对故障模式做优先级的排序.在FMEA中,引入熵权理论计算客观权重,强化了指标对各故障模式的贡献程度,弱化了指标间的相似性,更好地体现出各指标的相对重要性,同时采用模糊数理论计算模糊风险排序数.最后针对主要的故障模式提出维修决策,优化了资源配置,从而实现海上油气生产装置设备的有效管理.

摘要：为使自升式平台整体结构三维系统可靠性计算模型更加贴近实际结构,建立基于空间刚架结构和空间薄壁结构两种系统可靠性分析模型.以三维梁元模拟空间刚架结构,以杂交梁元和加筋板格元模拟空间薄壁结构,并推导加筋板格元的修正刚度矩阵和反向结点力向量,弥补了计算反向结点力向量时采用等剪应力矩形元替代加筋板格元的不足,最后运用改进的分支限界法搜索主要失效路径并结合PNET法计算系统失效概率,通过实例对自存和作业等工况下平台系统可靠性进行计算,对比两种系统可靠性模型的优缺点,给出工程设计建议.