导读:本文包含了水面船舶论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:海上水面自主船舶,自主层级,航标船舶,智能化发展
水面船舶论文文献综述
郑国旺,孔富镔,颜昊,刘孜涵[1]（2019）在《浅析海上水面自主船舶(MASS)四层级分类下的航标船舶智能化发展》一文中研究指出本文从国际海事组织对海上水面自主船舶层级划分出发,结合当前航标船舶航行作业、智能船舶技术的发展现状及问题,通过论述MASS四层级划分下航标船舶"标准先行,改造为主,梯次推进"的智能化发展思路,以及对关键技术的简要分析,从服务航海保障事业的角度,客观简要地分析了不同自主层级航标船舶智能化发展所需经历的阶段及相关软件、硬件支撑。(本文来源于《航海》期刊2019年04期）
李文华,张君彦,林珊颖,韩凤翚,周性坤[2]（2019）在《水面自主船舶技术发展路径》一文中研究指出工业4.0背景下,船舶自主化航行是水路运输工具变革的重要趋势。文章详细介绍世界范围内水面自主船舶的主要研究项目发展路径及当前的研究现状,分析MASS研发的关键技术,如通讯、航路设计及优化、智能避障等;针对MASS的快速发展,指出当前面临的困难与挑战,并针对法律及法规等配套体系的完善提出对策和建议。(本文来源于《船舶工程》期刊2019年07期）
范存龙,张笛,姚厚杰,张锴,陈永军[3]（2019）在《海上自主水面船舶航行风险识别》一文中研究指出为识别海上自主水面船舶(Maritime Autonomous Surface Ship,MASS)的航行风险,构建VBPO-HSET航行风险识别模型,其中VBPO代表航行计划、靠离泊作业、进出港航行和开阔水域航行等4个航行阶段,HSET代表人因、船舶、科技和环境等4类风险。基于该模型通过文献查阅与专家访谈等信息,共识别出MASS航行相关的风险因素66个。以自动化水平III类MASS为研究对象,专家访谈结果表明:开阔水域航行阶段是III类MASS航行高风险阶段,人因是影响III类海上自主船舶的主要因素类型。(本文来源于《中国航海》期刊2019年02期）
王啸雨[4]（2019）在《基于深度学习的水面无人艇船舶检测技术研究》一文中研究指出随着陆地资源的开发趋于饱和,许多国家开始将目光转向海洋资源。我国海岸线绵长,岛屿众多且附近海域中蕴藏着丰富的生物矿产资源。周边国家觊觎我国的海洋资源已久,为此我国海域安全受到了诸多威胁。水面无人艇作为一种智能化平台可用于执行海上监测任务,对于那些侵犯我国领海的违法船舶能够做到实时检测并及时反馈。本文以无人艇平台为载体搭建视觉系统,采集视频图像并结合深度学习目标检测算法实现对多种类型船舶的检测与识别。本文首先介绍了现有的船舶检测技术,并对传统目标检测方法存在的问题进行了分析。针对传统方法存在的问题并结合目前人工智能大数据在学习特征方面的优势,本文研究基于深度学习的目标检测算法实现对船舶目标的检测。之后介绍了两类基于深度学习的目标检测方法,并着重分析了SSD算法模型及其优缺点。在此基础上研究了一种改进SSD算法,使用深度残差网络ResNet50替换原算法基础网络中的VGG16,并添加额外的卷积层和池化层,从而提升了算法的检测精度和检测效果,提高了算法的鲁棒性。然后设计实验将改进前后的算法进行比较,结果表明改进SSD算法相比于原算法在检测率和检测效果上都有了提升。此外,收集四种船舶图像创建船舶数据集,并设计实验测试了改进SSD算法在自建船舶数据集中的表现。在自建船舶数据集中使用了数据增强方法,有效地增加了样本数量。训练改进模型时使用了迁移学习方法,提高了模型收敛速度,减少了训练时间。实验结果表明改进算法实现了对四种类型船舶的检测与识别,并且在检测效果和精度上都有了较大提升。最后构建了无人艇视觉系统和基于改进SSD算法的船舶检测系统,实现了对江面上船舶目标的检测和识别。(本文来源于《江苏科技大学》期刊2019-05-10）
邢川,李伟,李国寅[5]（2019）在《海上水面自主船舶发展分析》一文中研究指出从IMO框架下关于MASS的发展入手,介绍国外和国内研究MASS的发展状况。从试验标准、船舶配员及人才教育、新航运体系构建和通信及网络安全等方面分析MASS未来研究的课题和发展方向。(本文来源于《世界海运》期刊2019年04期）
王均,陈江伟[6]（2019）在《凝析油船舶泄漏水面的挥发蒸气云计算》一文中研究指出凝析油运输船舶在靠泊码头装卸货油时易发生各种事故,导致船舱泄漏,由于外界条件的不同,在早期点火的条件下泄漏的凝析油会发生水面池火,在延迟点火的条件下,泄漏到水面的凝析油易形成挥发性气体的蒸气云,蒸气云形成的大小及漂移位置对事故后果大小及影响波及范围有很大的影响,以某天然气处理终端采用DNV的PHASTRISK软件来核算凝析油泄漏水面形成蒸气云的大小,进而判断蒸气云爆炸影响范围,可以为码头防止凝析油蒸气云爆炸对其带来的危害提供科学计算依据。(本文来源于《新型工业化》期刊2019年03期）
葛科奇[7]（2019）在《动态神经模糊模型的船舶欠驱动水面运动控制》一文中研究指出欠驱动水面运动控制系统是现代大型船舶动力控制系统的主要组成部分,控制船舶水平、垂直及航向3个方面。控制系统的精度、时效性直接影响到整个动力装置的性能。同时,由于海上环境的多变性,欠驱动水面运动控制系统具有控制滞后、惯性力矩较大等非线性因素。本文结合海上实际环境,提出一种动态神经模糊网络的船舶欠驱动水面运动控制算法,描述船舶动力系统的受力特性,较为精确模拟了非线性系统控制模型,最后进行了仿真。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2019年02期）
张益诚,王俊新,杨海燕[8]（2018）在《水面船舶储存液氧的安全性风险及防护措施》一文中研究指出水面船舶应采取可燃物隔离、环境监测、超压泄放、防爆通风、相关设备抗冲击保护等防火防爆措施,提供充分的人员冻伤防护和氧中毒救治保障,加强施工和使用管理,定期检验储存容器,化解火灾、爆炸、低温和氧中毒风险,保障液氧的储存和使用安全。(本文来源于《船海工程》期刊2018年06期）
张琦,姚其家,贺敬良[9]（2018）在《水面船舶航迹稳定性的最优控制研究》一文中研究指出不具备侧向推进器的水面船舶是一类典型的欠驱动系统,对这类船舶稳定性的研究是其能够在水面安全行驶的基础。针对欠驱动船舶的航迹稳定性控制问题,提出一种Gauss伪谱法与遗传算法相结合的混合优化策略。首先,在船舶水平面运动的运动学和动力学模型的基础上,对欠驱动船舶系统的最优控制问题进行描述。然后,利用Gauss伪谱法将最优控制问题离散为非线性规划问题,采用遗传算法求解在较少离散节点时状态变量和控制变量对应的可行解。最后,在更多的离散节点处离散这些设计变量,作为序列二次规划算法的初值,进而求解欠驱动船舶系统的优化航行轨迹和最优控制输入。通过数值仿真,系统优化航行轨迹光滑平稳,最优控制输入也能很好地满足约束条件,仿真结果验证了上述混合优化策略的有效性。(本文来源于《计算机仿真》期刊2018年10期）
王诗洋,韩康,唐首祺,王文全[10]（2018）在《基于LES和FW-H耦合的水面船舶声场研究》一文中研究指出为了优化舰艇的噪声性能,提升舰艇隐蔽性,针对水面船舶声场进行研究。研究针对某型船,采用计算流体力学(CFD)理论,结合雷诺平均N-S方程并使用大涡模拟(LES)方法进行方程组封闭,对船体流场进行了仿真计算,并与试验结果进行比较,然后加载FW-H声学模型对各航速下船体的流噪声声场进行模拟。流场计算结果显示:各航速下船体阻力的计算值与试验数据吻合度较高;声场计算得到了各监测点在不同频率下的噪声级,分析了不同剖面位置处、不同频率下的声指向性等;通过分析特征点的声压级曲线得出,船体的流噪声主要集中在低频段,噪声衰减速度随频率增大而减小。仿真结果表明,所采用的计算方法能够较为准确地模拟船体的流场和声场,为水面舰艇的流噪声研究提供了一条可行的途径。(本文来源于《应用科技》期刊2018年06期）
水面船舶论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
工业4.0背景下,船舶自主化航行是水路运输工具变革的重要趋势。文章详细介绍世界范围内水面自主船舶的主要研究项目发展路径及当前的研究现状,分析MASS研发的关键技术,如通讯、航路设计及优化、智能避障等;针对MASS的快速发展,指出当前面临的困难与挑战,并针对法律及法规等配套体系的完善提出对策和建议。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
水面船舶论文参考文献
[1].郑国旺,孔富镔,颜昊,刘孜涵.浅析海上水面自主船舶(MASS)四层级分类下的航标船舶智能化发展[J].航海.2019
[2].李文华,张君彦,林珊颖,韩凤翚,周性坤.水面自主船舶技术发展路径[J].船舶工程.2019
[3].范存龙,张笛,姚厚杰,张锴,陈永军.海上自主水面船舶航行风险识别[J].中国航海.2019
[4].王啸雨.基于深度学习的水面无人艇船舶检测技术研究[D].江苏科技大学.2019
[5].邢川,李伟,李国寅.海上水面自主船舶发展分析[J].世界海运.2019
[6].王均,陈江伟.凝析油船舶泄漏水面的挥发蒸气云计算[J].新型工业化.2019
[7].葛科奇.动态神经模糊模型的船舶欠驱动水面运动控制[J].舰船科学技术.2019
[8].张益诚,王俊新,杨海燕.水面船舶储存液氧的安全性风险及防护措施[J].船海工程.2018
[9].张琦,姚其家,贺敬良.水面船舶航迹稳定性的最优控制研究[J].计算机仿真.2018
[10].王诗洋,韩康,唐首祺,王文全.基于LES和FW-H耦合的水面船舶声场研究[J].应用科技.2018