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题名不同航速下螺旋桨对船舶操纵水动力的影响研究
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作者
谭康力
谢伟
刘祖源
解学参
王五桂
刘强
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机构
中国舰船研究设计中心
武汉理工大学船海与能源动力工程学院
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出处
《海洋工程》
CSCD
北大核心
2024年第4期141-149,共9页
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基金
军委科技委国防科技创新特区项目(17-H863-05-ZT-002-007-01)。
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文摘
通过数学模型进行船舶操纵性预报是常用的方法,以往的约束模试验通常仅在设计航速下进行,且MMG船舶操纵运动模型通常认为螺旋桨对船舶操纵水动力的影响可以忽略。但船舶在实际操纵运动的过程中航速会发生很大变化,螺旋桨对船舶操纵水动力的影响可能变得不可忽略,因此有必要开展相关船舶操纵水动力的研究。以KVLCC2为研究对象,对其裸船体、船-舵、船-桨和船-桨-舵系统分别进行不同航速下的约束模试验数值模拟,研究了不同航速下螺旋桨对船舶操纵水动力的影响。研究结果表明:螺旋桨对船舶操纵水动力的影响不可忽略,该影响随着船舶航速的减小而增大,但舵的存在会减弱其影响;螺旋桨对舵效有着较大影响,该影响随着船舶航速的减小也会明显增大。因此在进行船舶操纵性研究时,有必要进行非设计航速下的相关约束模试验。
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关键词
约束模试验
螺旋桨影响
船舶操纵
设计航速
船-桨-舵系统
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Keywords
captive model test
propeller influence
ship maneuvering
design speed
ship-propeller-rudder system
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分类号
U661.33
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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题名船舶电力推进六相感应电机控制系统设计
被引量：1
- 2
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作者
王五桂
张兰勇
陈辉煌
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机构
中国舰船研究设计中心
哈尔滨工程大学
毫米波国家重点实验室
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出处
《兵器装备工程学报》
CAS
2016年第12期84-89,共6页
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基金
国家自然科学基金(51579047)
国家科技支撑计划(2013BAG25B01)
+3 种基金
东南大学毫米波国家重点实验室开放课题(K201707)
MPRD专项资助(IEP14001)
博士点基金资助课题(20132304120015)
中央高校基本科研业务费(HEUCF160414)
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文摘
船舶电力推进是一种先进的推进方式,近几十年达到了空前繁荣。推进电动机及其控制技术是船舶电力推进的关键技术之一,本文介绍的主要是六相感应电机矢量控制系统。通过六相感应电机在d-q坐标系的数学模型,给出了基于TMS320F2812DSP的六相感应电机矢量控制系统的实现,并通过实验验证了本文所提的控制策略。本研究成果有望应用于大功率船用驱动电机。
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关键词
船舶电力推进
六相感应电机
矢量控制
DSP
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Keywords
ship electric propulsion
six-phase induction motor
vector control
DSP
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分类号
TM343
[电气工程—电机]
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题名无人船全覆盖路径规划算法研究
被引量：8
- 3
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作者
邢博闻
杨柳
胡庆松
王五桂
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机构
上海海洋大学工程学院
中国舰船研究设计中心
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出处
《兵器装备工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第9期28-33,共6页
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基金
上海市2022年度地方院校能力建设项目(22010502200)。
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文摘
利用激光雷达采集的数据构建全覆盖路径规划策略环境地图模型,以无人船为主体,建立了人工蜂群法结合神经网络的决策模型进行无监督训练,从而提升无人船在不同环境下工作的可操作性与可移植性。在此基础上提出一种评估全覆盖路径规划效果的评价方程,在训练中自动评估生成全覆盖路径的质量。仿真结果表明,改进后的全覆盖路径规划算法在执行无人船全覆盖航行任务时具备更高的航行效率。
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关键词
无人船
全覆盖路径规划
人工蜂群法
神经网络
评价方程
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Keywords
unmanned ship
full coverage path planning algorithm
artificial bee colony method
neural network
evaluation equation
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分类号
U66
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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题名舰船特殊负载的电流型脉冲电源的设计与验证
被引量：2
- 4
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作者
严民雄
陈瑞
王伟
王五桂
胡锴
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机构
中国舰船研究设计中心
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出处
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2019年第6期30-36,66,共8页
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文摘
[目的]为了突破特殊负载上舰的供电保障性问题,对特殊负载脉冲电源的储能方式和拓扑设计进行研究。[方法]以某特殊负载的电气参数和供电需求为例,采用储能密度较大的电容电感混合储能方式,通过拓扑设计,将传统的电压源型斩波电路改造成电流源型电路,利用电力电子器件和续流回路来控制存储于电感中的能量,从而满足特殊负载脉冲电流快速性的要求。通过电阻电容二极管(R CD)缓冲电路吸收主电路中的漏感,以减小主开关的关断尖峰电压。[结果]仿真和试验的结果一致,表明通过参数设计的电源拓扑可成功输出幅值为1 kA、频率为1~6 kHz、上升/下降时间均在100μs以内、占空比为20%~50%的脉冲电流。[结论]基于电容电感混合储能的电流型脉冲电源,通过合适的参数设计配置,可以解决频率千赫兹级、幅值千安级脉冲电流的供电保障性问题。
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关键词
电容电感混合储能
RCD缓冲电路
电流型脉冲电源
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Keywords
inductive-capacitive hybrid energy storage
RCD buffer circuit
current-pulsed power supply
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分类号
U665
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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题名变舵速对船舶Z型运动影响理论与试验分析
被引量：1
- 5
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作者
刘艳妮
王五桂
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机构
海军驻中国船舶重工集团公司第七一一研究所军事代表室
中国舰船研究设计中心
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出处
《舰船科学技术》
北大核心
2016年第2期18-21,共4页
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文摘
为分析变舵速对船舶Z型运动性能的影响,提出一种理论仿真和模型试验相结合分析的方法。基于流体力学和船舶操纵性基本理论和方法,建立三自由船舶运动模型,并对模型进行仿真验证。通过构建自航模试验系统,进行变舵速下的自航模试验。理论与试验结果表明:不同舵速对K及T指数无明显影响,但对超越角影响较明显。
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关键词
舵速
Z型运动
数值仿真
自航模试验
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Keywords
rudder speed
Zig-zag motion
numerical simulation
free running model experiment
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分类号
U675.9
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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题名YOLOv7-F:一种轻量级船舶实时检测算法
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作者
王微
郁强
王五桂
邢博闻
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机构
上海中辰新威航天科技有限公司
上海海洋大学工程学院
上海中船船舶设计技术国家工程研究中心有限公司
中国船舰研究设计中心
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出处
《兵器装备工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期11-18,共8页
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文摘
船舶检测在内河航运管理中至关重要,在复杂的水面条件下,船舶检测很难兼顾准确性和实时性。针对这个问题,提出了一种改进YOLOv7的船舶实时检测方法YOLOv7-F。YOLOv7-F将GhostNet引入骨干网络进行特征提取,再将分布移位卷积引入特征融合网络,实现了模型轻量化。在特征融合网络中引入注意力机制,弥补模型轻量化带来的精度损失。损失函数也进行相应改进,使检测模型更适用于船舶数据集。HPRship数据集的实验结果表明,与传统YOLOv7检测模型相比,计算量减少了38.8×10^(9),模型参数量减少了5.7×10^(6),检测精度mAP0.5提升了0.7%,为98.80%。YOLOv7-F在轻量化和检测精度之间取得了良好的平衡,能够准确实时地完成船舶检测任务,适合部署到存储和计算有限的小型设备上。
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关键词
船舶检测
深度学习
模型轻量化
注意力机制
YOLOv7
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Keywords
ship detection
deep learning
lightweight model
attention mechanism
YOLOv7
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分类号
U664.82
[交通运输工程—船舶及航道工程]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于深度强化学习的多无人艇协同目标搜索算法
被引量：2
- 7
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作者
邢博闻
张昭夷
王世明
娄嘉奕
王五桂
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机构
上海海洋大学工程学院
津泰海洋工程研究有限公司
中国船舰研究设计中心
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出处
《兵器装备工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第11期118-125,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(41976194)
上海市“科技创新行动计划”软科学研究项目(23692102600)
上海市“科技创新行动计划”上海工程技术研究中心(19DZ2254800)。
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文摘
针对应用于海上多无人艇目标搜索任务的经典深度强化学习模型难以收敛且训练耗时长的问题,提出一种基于优先经验回放的异步确定性策略梯度模型。为提升模型收敛效果,引入一种基于优先级的经验回放机制,该机制可以有效提高高价值经验的利用率,从而避免算法收敛困难的问题。为进一步减少模型训练耗时长,引入异步学习的训练框架,该框架通过多子线程的同步训练参数更新主进程网络,有效提高了模型训练效率。在MPE仿真环境对提出的PA-MADDPG算法与MADDPG、MAPPO和PER-MADDPG算法进行对比实验,结果表明:提出模型在1000~1200回合就达到收敛,经过1000回合左右训练智能体总碰撞次数就趋于0,相较于其他算法任务成功率提高了5%~10%。
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关键词
深度强化学习
多无人艇
多目标搜索
优先经验回放
异步学习
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Keywords
deep reinforcement learning
multiple unmanned vehicles
multiple target search
priority experience replay
asynchronous learning
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分类号
U664.82
[交通运输工程—船舶及航道工程]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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