基于实船操纵性试验的船舶紧急情况避碰行动评估研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51309041
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E1104.航海与海事技术
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2016-12-31

项目摘要

The research on assessment of ship's collision avoidance action in emergency situation based on full scale manoeuvring trials is carried out in this project. Firstly, the elements of assessment model are identified from collision accident reports, and selected by expert judgment through questionnaire. The assessment model is established by using hazard identification and risk analysis method in Formal Safety Assessment. Then, the full scale trails are carried out by using ordinary and special testing measurement. The classic identification method based on full scale trails and the method based on modern system identification are used to identify the parameters of ship response model. The model then can be built to forecast the manoeuvrability of ship. Finally, the collision situations are created according to different emergency situations and encounter situations. The effects of collision avoidance action in different situations can be assessed by using the assessment model considering the ship manoeuvrability, geometry and COLREG.
本项目基于实船操纵性试验对船舶紧急情况避碰行动进行评估研究。首先,从碰撞事故历史数据中提取评估模型的要素,通过问卷调查进行专家评判,对要素进行筛选,使用FSA的危险识别和风险分析方法建立评估模型。接着,使用常见和特殊的实船试验方法进行船舶操纵性试验,使用基于实船试验的经典辨识方法和基于现代系统辨识理论的辨识方法对响应型船舶运动模型进行参数辨识,建立船舶运动模型,并进行操纵性能预报。最后,按照紧急情况和会遇局面构建不同的碰撞局面,结合船舶操纵性、几何避碰法和避碰规则,利用避碰行动效果评估模型对避碰行动进行评估,得到紧急避碰行动的效果。

结项摘要

本项目基于实船操纵性试验对船舶紧急情况避碰行动进行了评估研究。采用综合安全评估(FSA)方法建立了船舶紧急情况避碰行动效果评估模型。使用大连海事大学教学实习船“育鲲”轮进行了旋回试验、Z形操纵试验等实船操纵性试验。在MMG模型结构的基础上,利用改进的最小二乘算法,对模型结构和水动力系数进行辨识,建立了4自由度船舶运动数学模型。利用辨识建模结果进行仿真试验,将仿真试验数据与实船试验数据进行对比分析,验证了模型的准确性。利用模糊网络分析法(F-ANP)建立了船舶操纵性评估模型,通过等级划分方法对船舶操纵性评估指标体系进行了完善,对多艘船舶开展了评估。建立了基于AIS数据的船舶领域模型,在考虑船舶操纵性的前提下,确定船舶碰撞风险度。采用混合遗传算法对船舶的避碰路径进行规划,解决了多种会遇情况下的船舶自动避碰问题。

项目成果

期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(9)
专利数量(0)
IHO S-63数据保护方案潜在风险
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    中国航海
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘正江;史国友;杨家轩;蔡垚
  • 通讯作者:
    蔡垚
AIS Trajectories Simplification and Threshold Determination
AIS 轨迹简化和阈值确定
  • DOI:
    10.1017/s0373463315000831
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    The Journal of Navigation
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Zheng-jiang Liu;Yao Cai;Zhao-lin Wu;Guo-you Shi
  • 通讯作者:
    Guo-you Shi
A rating based fuzzy analytic network process (F-ANP) model for evaluation of ship maneuverability
用于评估船舶操纵性的基于评级的模糊分析网络过程(F-ANP)模型
  • DOI:
    10.1016/j.oceaneng.2015.06.061
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Ocean Engineering
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    Xin Wang;Zhengjiang Liu;Yao Cai
  • 通讯作者:
    Yao Cai
基于Douglas-Peucker算法的船舶AIS航迹数据压缩
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    哈尔滨工程大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘正江;张显库;史国友;蔡垚
  • 通讯作者:
    蔡垚
Adaptive single neural network control for a class of uncertain discrete-time nonlinear strict-feedback systems with input saturation
一类输入饱和的不确定离散时间非线性严格反馈系统的自适应单神经网络控制
  • DOI:
    10.1007/s11071-015-2296-6
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Nonlinear Dynamics
  • 影响因子:
    5.6
  • 作者:
    Xin Wang;Zhengjiang Liu;Yao Cai
  • 通讯作者:
    Yao Cai

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其他文献

一种基于超表面的方向图可重构天线
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    --
  • 发表时间:
    2021
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  • 作者:
    张永亮;蔡垚;刘丽娜;巫钊;魏永峰
  • 通讯作者:
    魏永峰
无人船艇航线自动生成研究现状及展望
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张树凯;刘正江;蔡垚;史国友;梁伟珍
  • 通讯作者:
    梁伟珍
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    哈尔滨工程大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张树凯;刘正江;蔡垚;史国友;梁伟珍
  • 通讯作者:
    梁伟珍
铁蛋白表面修饰及其应用
  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨彩云;曹长乾;蔡垚;张同伟;潘永信
  • 通讯作者:
    潘永信
铁蛋白表面修饰及其应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Progress in Chemistry
  • 影响因子:
    1.3
  • 作者:
    曹长乾;蔡垚;张同伟;潘永信
  • 通讯作者:
    潘永信

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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