内河航道船舶交通流研究

本文在分析内河船舶航行特点的基础上,应用水流阻力和船舶制动距离计算公式,提出了平原地区内河航道船舶跟驰的安全间距模型,并以双向单航道直线段基本航段和500 t级典型内河船舶为研究背景,建立了基于Anylogic平台的仿真模型。交通流理论结合仿真结果,给出了船舶交通流的基本图模式,分析了水流对交通流的影响以及船舶交通流基本图的特征。     

“冰上丝绸之路”——北极航线船舶航行安全的跟驰模型

为研究"冰上丝绸之路"——北极航线船舶安全通航状况,特别是在有破冰船开道情况下,跟驰船舶与破冰船的安全间距以及跟驰船舶之间的安全间距问题,基于陆上交通流理论的跟驰模型,分析北极航线船舶的航行阻力即船舶水流阻力、船舶兴波阻力、碎冰阻力以及船舶制动性能,建立适用于北极航线的交通流跟驰模型,给出船舶安全间距、船头间距、船舶跟驰速度的公式,并结合"永盛"轮的具体资料和数据,进行模型参数验证和模型应用.结果表明,本文建立的适于北极航线的跟驰模型具有一定的现实意义,可有效降低凭借航行经验产生的航行风险,可为北极航线的船舶安全航行提供支持.     

大型船舶浅水增阻和流场特性数值研究

为了分析大型船舶在浅水中航行时浅水效应对船舶阻力和流场特性的影响,以标准船型KCS(KRISO container ship)为对象,采用RANS(reynolds average navier-stokes)方法,对大型船舶在浅水中航行的船舶增阻和流场特性进行了数值研究,水深吃水比设定为1.5,计算域采用切割体自动划分网格,分析了浅水中船舶在不同航速下的阻力和流场变化规律,为大型船舶在浅水域中航行的水动力特性研究、最佳航速的选择以及航行安全等提供参考。研究发现浅水中航行的船舶,船舶阻力的增加主要为兴波阻力的增加,当航速处于跨临界区和超临界区时,阻力增加更为明显。     

基于HUST-Ship的船舶自航仿真流场特性分析

模型试验中监测船舶周围流动特性需要花费较高的成本,基于数值试验水池的虚拟试验模拟方法能够较为方便地捕捉船舶航行过程中其周围的精细流场特征.本研究基于重叠网格方法实现数值试验水池网格与船模网格的嵌入,形成船舶自航数值试验模型.运用粘性流CFD方法开展船舶航行过程中的流场特性数值仿真工作并进行可靠性验证.不同国际标模在数值试验水池中的试验结果表明,数值预报结果与模型试验结果之间的差别小于3%,且数值试验能够捕捉得到自由液面升高与速度分布云图等流动细节的特征.研究表明,基于数值试验水池的虚拟试验方法无论对船舶宏观水动力性能还是精细流场流动特性都能够实现高精度数值预报.     

Y形分叉复式航道船舶交通调度优化建模

为解决复式航道中存在的船舶交通冲突,以天津港复式航道为原型,抽象出一种Y形分叉复式航道模型.基于该航道船舶交通流特点及航行规则,划定影响航道船舶交通的三个关键区域,分别构建航道入口处主、辅航道及航行模式分配模型,警戒区主、辅航道交通流转换模型及Y字航道口分合流模型,以船舶总等待时间最小为目标函数,建立复式航道船舶调度数学模型,并设计相应的遗传算法求解模型.基于船舶进出复式航道模拟数据,利用MATLAB进行仿真实验.经过航行连续性、安全性、调度高效性分析,验证了模型的合理性及算法的有效性,可为VTS管理人员进行复杂水域船舶交通管理提供辅助决策.     

船舶自动避碰仿真研究

针对海上交通环境复杂、内河航道易于碰撞的问题,研究可辅助船舶操纵的自动避碰系统.分析了船舶避碰的影响因素、船舶受力对船舶航行的影响,并对人工势场法进行改进,优化了船舶行驶路径.基于改进的人工势场法设计船舶路径规划流程,以长江水域为例进行弯曲航道的模拟.结果表明,采用人工势场法可以辅助船舶自动航行,在安全的情况下获得较短的避障路径.通过增加转向点可以减小人工势场法局部极小点的发生概率.     

基于船舶行为特征的港口航道通过能力仿真

为使港口航道通过能力的计算更符合港口航道的实际情况,分析了港口航道系统特征及船舶交通流特征,建立基于船舶行为特征的港口航道通过能力模型.定义船舶行为特征的有关概念,并根据国内某大型海港的历史资料进行模型仿真试验.结果表明,该模型能较好地模拟港口航道交通流的实际运行状况,对港口航道通过能力的计算、评估和预测具有重要的理论价值和实际意义.     

基于AIS数据的船桥碰撞概率评估方法研究

针对船桥碰撞风险评估中桥梁船撞概率计算问题,基于自动识别系统(AIS)数据获得桥梁船撞影响参数,以解决现有方法中没有考虑特定桥梁航区实际通航船信息的问题.基于AIS数据分析了航行船舶动态,获得了船舶位置、航速和偏航角等参数,分析了船舶交通流,并以实际的船舶交通流对AASHTO规范模型中的几何概率进行修正;基于内河流域水流变化规律对AASHTO规范模型中的偏航概率进行修正,对比分析了修正前后的结果差异.结果表明:AASHTO规范模型没有考虑通航船舶的实际航道和速度变化情况,会导致所计算的桥梁船撞概率结果误差较大;对于船舶航行情况复杂的桥区,有必要采用基于AIS数据获得的实际通航船舶信息来估计船舶在桥区的分布情况,以提高计算结果的准确性;对于水流流速变化达到3 m/s,流向角变化达到3°的流域,应考虑水流变化对碰撞概率的影响.     

基于注意力机制的CNN-GRU船舶交通流预测模型

为更准确地预测内河船舶交通流，提出基于注意力机制的CNN-GRU船舶交通流预测模型。该模型主要借助一维卷积单元提取数据的高维特征，GRU单元学习数据中的时序特征，并通过引入注意力机制加强重要特征的学习，实现对超长序列的学习。此外，通过分析内河上下游航道交通流间的关联性，提取长江中下游6个航段的船舶AIS数据，构造多航段船舶交通流序列数据集，并将其输入本文模型中进行训练及测试。结果表明：相比序列预测模型中的SAE、LSTM、GRU、CNN+GRU和GRU+Attention,本文模型在针对不同交通流参数的预测中均具有更高的预测精度，交通流量、交通流密度和交通流速度的预测精度分别达到95.42%、97.33%、94.99%,可更好地满足工程应用需求。     

浅析船舶通航安全的影响因素(英文)

简要分析影响船舶安全航行的主要因素 ,即船舶自身的操纵性能 ,与航行相关的环境条件以及驾驶员熟练操作程度、心理素质等 .重点研究大型船舶操纵性能 ,并在计算机上将船舶操纵模拟器船舶模型库中的多种船模 ,进行离线仿真测试 ,同时运用IMO操纵性衡准 ,来验证船模的操纵性能 .结果显示 ,符合IMO提出的操纵性衡准 .最后提出船舶安全航行的注意事项 ,给出几点可行性建议     

城市快速路交通事故特性分析与安全评价

通过分析济南市快速路交通事故统计数据,分别从时空分布、事故形态、事故发生原因等角度探究了城市快速路交通事故的特性。通过提取事故发生前5 min内的车型比数据和交通流量数据,并分析其与交通事故之间的规律性特征,构建基于色阶图的事故风险安全评价表,根据概率统计模型推算出事故发生的临界流量,最后综合以上数据分析构建快速路事故风险安全评价模型。数据拟合结果表明,根据当前交通流量和车型比例实时评估快速路的交通流运行安全风险,可以通过调控当前交通流量对可能发生的事故进行预警。针对快速路交通事故规律和特点,提出了事故预防及安全管理对策与措施,以达到预防事故发生、提升快速路运行安全水平的目的。     

基于排队论的元胞自动机在港口交通流的研究

将排队论和元胞自动机相结合研究了单航道2上船舶进港时港口交通流的情况.当船舶进港时,将进港船舶和岸上的监控中心看作排队论的两个基本要素,采用数值模拟手段研究服务效率对整个船舶交通流的影响.数值结果表明:在无安全船距或较短服务时间的条件下,服务比率和平均通过率越大,船舶密度越小.     

主车流间隔为二阶 Erlang 分布下次车流通行能力

讨论了当主要车流服从二阶Ｅｒｌａｎｇ分布的条件下，次要车流的通行能力，横穿交通流所需安全间隔，以及交通流中的开段与闭段等．     

天津港大沽沙航道交通组织优化

为保障天津港大沽沙航道通航安全畅通,对该航道通航环境和交通现状进行了研究,统计分析了大沽口港区和南疆南港区泊位及到港船舶情况,通过分析通航时间和通航密度,计算了航道实际通航能力,指出该航道交通组织优化的必要性.依据港口发展规划,对港区货物吞吐量及到港船舶数量进行了预测,在此基础上提出了大沽沙航道交通组织优化模式和安全保障措施及建议.     

模糊蚁群优化算法在交通导航系统中的应用

为了能处理交通导航系统中的模糊信息,并且能快速的综合多种信息求解最优导航路径,将模糊逻辑推理技术与改进的蚁群算法相结合提出了一种新的算法——模糊蚁群混合优化算法。实验表明,该算法不仅能够处理导航系统中的各种模糊信息,并且能利用改进的蚁群算法快速求解最优导航路径。     

复杂水域船舶交通组织研究综述

船舶大型化、日益增大的船舶交通流和受多种因素影响的通航水域的复杂性,对海上船舶交通管理提出了更高要求。相对于需要巨大投资的通航水域“硬件”条件的改善,科学合理的船舶交通组织管理是保证船舶安全、缓解拥塞、提高航道通航效率的一种性价比高且实用的途径。因此,研究复杂水域的船舶交通组织具有重要的意义。本文从研究对象、内容、方法等方面梳理了复杂水域船舶交通组织的研究现状、分析了现有文献研究的特点以及取得的成果,并在此基础上结合实际需求从五个方面为下一步复杂水域船舶交通组织的研究方向提供了参考。     

基于神经网络的交通参数预测方法

为能够迅速准确地采取相应措施处理交通拥堵问题,改善行车安全,进而提高路网效率,研究了基于神经网络的交通参数预测方法,预测了交通流量、速度和占有率.在分析常用BP(Back Propagation)神经网络算法的基础上,研究误差平方和最小化的L-M(Levenberg-Marquart)算法.相对于常规预测方法,基于神经网络的交通参数的预测方法对于随机的参数变化具有更好的适应性,能及时跟随交通参数的变化,所以精确度更高,适应性更好.仿真结果显示,L-M算法的训练速度相比于常规BP算法要快几十倍,预测交通流量、速度和占有率等参数的效果优于常用的指数平滑算法,因此基于神经网络的交通参数预测方法可以应用于交通领域.     

基于船舶领域的珠江口通航风险评估

针对珠江口通航水域的交通安全状况,基于动态船舶领域及相关计算模型,建立船舶航行密度、交通冲突和矢量动能风险子模型,并且通过挖掘分析事故数据和船舶动态数据,对载运易发生事故的特殊货物船舶进行附加风险加权;然后,对四项风险因子进行耦合,建立系统性的珠江口通航风险评估模型;最后,针对水域内船舶实时营运状态,率定相关计算参数,运用该耦合模型计算得出"珠江口通航风险综合指数",并将风险指数分为4级.验证分析表明,该通航风险评估模型比较客观实际,可为海事监管提供技术支撑.     

高速公路安全行车间距的探讨

本文在分析行车间距计算方法的基础上,提出了在一般气象条件下保证交通安全一般要求的基本安全间距的概念及计算公式,同时探讨了在特殊气象条件下对安全间距的影响因素及修正参数.