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申请/专利权人：武汉理工大学;南宁市港航发展中心

摘要：本发明公开了一种基于航行数据在线监测的内河船舶航速优化方法，获取船舶技术参数；实时获取船舶的航行状态信息；计算船舶当前排水量数据、螺旋桨的推力数据、船舶航行时的阻力数据、航行速度数据；监测多个航段的实际数据，构建关于船舶阻力、螺旋桨推力和水流速度的修正系数的线性方程组，进行各物理参数的修正；构建船舶航行时的油耗模型，在油耗模型的基础上，以降低目标航次的总油耗量以及总航行时间作为优化目标，结合NSGAⅡ遗传算法和TOPSIS决策算法进行动态航速优化。本发明可以对船舶航行状态进行及时修正以获得更加准确客观的船舶主机功率，从而提高船舶油耗的计算精度，进而实现更加合理有效地船速智能优化，提高船舶能耗利用率。

主权项：1.一种基于航行数据在线监测的内河船舶航速优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取船舶技术参数，包括船长、船宽、型深、设计吃水、方形系数、阻力性能曲线、螺旋桨直径、螺旋桨叶数、主机额定转速；S2：实时获取船舶的航行状态信息，包括船舶四角吃水变换信息和GPS监测的船舶位置信息；S3：根据获取到的船长、船宽、型深、设计吃水、方形系数计算得到船舶当前排水量数据；根据GPS监测得到的数据计算船舶的航行速度数据；根据螺旋桨直径、螺旋桨叶数、主机额定转速计算得到螺旋桨的推力数据；根据阻力性能曲线计算得到船舶航行时的阻力数据；通过监测多个航段的实际数据，构建关于船舶阻力、螺旋桨推力和水流速度的修正系数的线性方程组，通过求解线性方程组得到各修正系数，从而实现各物理参数的修正；S4：构建船舶航行时的油耗模型，在油耗模型的基础上，以降低目标航次的总油耗量以及总航行时间作为优化目标，结合NSGAⅡ遗传算法和TOPSIS决策算法进行动态航速优化算法设计，实现内河船舶的航速优化；动态航速优化流程如下：第一步：设置目标航次的航行期限Tlimit；第二步：根据航行期限Tlimit将目标航次划分为N个子航段，建立具有N个决策变量的多目标航速优化模型；根据TOPSIS决策算法设置多目标航速优化模型最小油耗目标和最短航行时间目标的权重；第三步：设置NSGAⅡ遗传算法第一代种群中个体数量以及终止算法的进化代数，利用NSGAⅡ遗传算法求解该多目标航速优化模型，得到Pareto最优解集；第四步：通过TOPSIS决策算法计算Pareto最优解集各解的相对贴近度d；选择最小的d值所对应的解作为最佳折中解，即最佳航速方案；第五步：输出最佳航速方案。

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