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基于动态流场数据的虚拟港口建模方法被引量：2: 2022年; 为了实现港口数字化升级,提出了一种基于动态流场数据的虚拟港口建模方法;采用三维重建模型从无人机倾斜摄影影像数据中重建了港口几何特征,获取高精度三维模型;引入了基于二次误差度量的边折叠算法简化模型,以避免数据量过大致使渲染效率低的问题;分析了欧拉法数值计算过程中的高耗时环节,建立了神经网络模型学习流场演化特征,加速投影项计算得到实时变化的流场数据,通过流场数据驱动水流动态渲染,结合光滑粒子流体动力学方法表现水流与船舶、陆地的交互动态,在保证渲染实时性的同时,提高渲染真实感。研究结果表明:重建的港口三维重建模型顶点数量可达3320937个,重建的网格模型在Meshlab中渲染频率为78.7Hz;经过模型简化降低90.0%的模型顶点数量后,模型顶点数量缩减为332836个,渲染频率提升至108.7Hz,模型简化后几何误差小于2.0%;在256×256的流场网格下,采用神经网络加速的网格流体计算方法所得水流速度场平均更新间隔约为17ms,平均仿真精度为88.6%;通过开源图像引擎驱动流场数据和港口三维模型,平均渲染频率可达50.5Hz。可见,该方法可有效解决高精度实时渲染中的关键问题,以达到仿真精度与渲染效率间的动态平衡,在精度损失较小的情况下实现较高精度的虚拟港口建模与实时动态仿真。; 陈立家王凯魏天明郝国柱; 关键词：三维重建神经网络水流模拟

天津南港LNG码头工程通航风险与对策研究被引量：1: 2012年; 随着我国天然气市场的快速发展,天然气供应不足的矛盾越来越明显,进口LNG接收站建设掀起了高潮。作为LNG接收站建设的配套设施的LNG接收站码头工程的建设也加快了设计建设的步伐。由于LNG接收站码头其自身的特殊性,项目工程中存在着许多特定的通航风险。本文主要就天津南港LNG码头工程存在的通航风险进行分析研究,并提出相应对策和建议。; 刘东郭威治王凯; 关键词：LNG码头

基于VMD和LSTM的船舶交通流量预测方法研究被引量：4: 2022年; 船舶交通流量预测是交通组织的重要基础,船舶交通流时空分布特征复杂,具有非线性、周期性、随机性等特点,导致了预测性能的下降.针对上述问题,提出了VMD-DTW-LSTM预测模型.采用变分模态分解(VMD)方法将时序数据分解为不同频率尺度且相对平稳的子序列,实现数据的有效分解,通过引入动态时间规整(DTW)方法作为模型训练的损失函数来提高长短期记忆网络(LSTM)模型的预测精度.为验证模型的性能,设置对比实验与其他9种预测模型进行对比分析.实验结果表明:VMD-DTW-LSTM预测模型能够有效表征船舶交通流量数据的内在特征,具有更高的预测精度.; 王凯王凯刘文刘文刘敬贤; 关键词：交通组织

基于航空影像的航海模拟器视景快速建模方法被引量：6: 2021年; 为解决航海模拟器视景建模中采用的人工建模方法效率低、精度差,处理工序复杂,不适用于大场景的三维建模问题,结合航海模拟器视景特点,运用倾斜摄影建模,程序化建模及图像语义分割技术,提出一种基于航空影像的组合建模方法,实现航海模拟器视景快速自动建模的目的。选取武汉天兴洲长江大桥附近水域进行建模,结果表明:该方法建模速度快,精度高,自动化程度高,且渲染效果真实流畅,符合航海模拟器中对于视景建模的需求。; 陈立家王凯王凯田延飞; 关键词：航海模拟器三维重建

面向混合现实的客轮翻扣逃生路径规划被引量：1: 2022年; 为快速、有效地规划客轮翻扣逃生路径并增强其在模拟训练中的指引作用,研究面向混合现实的逃生路径规划问题。以HoloLens为硬件载体,通过Unity构建虚拟客轮翻扣训练场景,采用Vuforia自然标识和视觉同步定位与地图构建(Visual Simultaneous Localization and Mapping,VSLAM)技术融合虚实场景;通过扩展搜索邻域、增大启发函数权重优化传统A^(*)算法,将改进A^(*)算法引入混合现实场景中实时进行逃生路径规划。仿真结果验证了改进A^(*)算法的有效性和优越性,展现了混合现实路径可视化指引的直观性,可有效辅助训练人员逃生。; 陈立家张子健汪洋李世刚王凯; 关键词：路径规划

基于C-Informer模型的船舶轨迹预测方法: 2023年; 船舶在复杂环境中的航行受风浪、水深、船舶性能等多种不确定因素的影响,利用数学模型难以准确定义和反映船舶轨迹变化规律。针对此问题,研究了1种基于特征工程及神经网络的船舶运动轨迹多步预测方法,将轨迹预测任务分为数据处理及模型预测2个部分:(1)数据处理模块利用特征工程的方法对AIS轨迹数据进行预处理,首先对原始AIS数据进行清洗,然后利用最大信息系数筛选出与位置预测任务高度相关的特征,并引入变步长的时间间隔信息,解决现有模型只能选取固定时间间隔的数据进行训练和预测的问题,最后重构出高质量的船舶轨迹序列;(2)模型预测模块构建基于C-Informer的船舶轨迹预测模型,利用Informer模型的多头概率稀疏自注意力机制,降低网络模型的时间复杂度,同时基于生成式解码提高预测速度,通过引入因果卷积模块,增加模型对相邻时间轨迹特征的敏感程度,以弥补Informer模型在局部信息抽取时的不足,使模型更适应于船舶轨迹预测任务。基于南京港附近船舶AIS数据的实验结果表明:C-Informer模型的轨迹预测整体均方误差为1.72×10^(-7),平均绝对误差为2.43×10^(-4),与原始的Informer模型相比分别降低28.6%和31.9%,且使用筛选后的特征组合训练C-Informer模型,与只包含经纬度的特征组合相比,均方误差和平均绝对误差分别降低57.7%和42.1%。在对不同时间步长的轨迹进行预测时,C-Informer模型预测时间比长短期记忆网络模型最多减少了69.6%,损失最多降低了75.8%。; 陈立家周乃祺李世刚刘克中刘克中王凯; 关键词：交通安全 AIS数据轨迹预测

面向环境不确定性的船舶操纵运动建模与预报方法: 2024年; 为解决复杂环境因素影响下的船舶操纵运动预报精度问题,提出了一种面向环境不确定性的船舶操纵运动灰箱辨识建模与预报方法;参考分离型船舶操纵运动模型结构,考虑船舶操纵运动机理,建立了简化的灰箱模型;选取合适的试验对象,运用最小二乘支持向量机算法对建立的船舶操纵运动灰箱模型进行参数辨识,并通过旋回试验和Z形操纵试验测试了模型的泛化性;通过环境不确定性因素分析,构建了波浪作用力干扰模型、数据传输延时模型和感知设备误差模型,并以此为基础,生成了具有多种环境不确定性因素影响的船舶运动响应训练数据;通过仿真试验,验证了预报方法在环境不确定性因素干扰下的预报精度。研究结果表明:在引入环境不确定性因素影响的船舶操纵运动预报试验中,当感知设备误差由0逐渐提升至5%和10%时,除受较小的初始数量级因素影响的横摇速度外,其余船舶运动响应预报结果的均方根误差增幅均小于10%,预测模型的精度可以得到有效保证;而在感知设备误差达到20%的极端条件下,纵荡速度、横荡速度、艏摇速度预报误差相较于0时分别提升4.65%、15.97%、18.17%,误差增幅仍能有效控制在20%以下。可见,船舶操纵运动建模与预报方法可在一定程度上实现环境不确定性因素干扰下的高精度船舶操纵运动预报。; 陈立家周欣蔚杨沛艺王凯王凯; 关键词：水路运输船舶操纵运动环境不确定性最小二乘支持向量机

基于可变形船模的稳性计算被引量：2: 2015年; 为解决受限水域对可通航船舶尺度限制的问题,设计一种通过采用特别构造和利用船舶自身配备的装置而在航行过程中改变自身吃水的可变形船舶模型。以这种可变形船模为研究对象,通过分析船舶变形前后的形态特征,探讨其初稳性的变化情况;针对可变形船舶的特点,初步推导附加气囊后的浮心位置计算公式。基于SITC公司的某1万吨级集装箱船的实船参数,以1:180比例缩小的该船的船舶模型的基本参数和试验数据为依据,对该计算公式进行校验。; 王先锋刘敬贤王凯朱金业肖丽琴; 关键词：船舶工程船舶稳性

面向VR航海模拟器的虚拟手交互方法研究被引量：1: 2023年; 为促进航海模拟器的发展,利用虚拟现实技术高沉浸感以及可交互性的特点构建虚拟现实航海模拟器,重点研究其人机交互问题。以HTC Vive、Leap Motion为硬件载体,通过Unity构建虚拟船舶操纵场景;采用层次包围盒树技术和立体模型堆积算法对虚拟驾驶台控件进行高效的碰撞检测;根据实际船舶操纵特点建立虚拟手操纵方法,并引入反向运动学算法对操纵过程中的虚拟手姿进行实时优化。仿真结果表明,采用改进后的碰撞检测算法运行帧率提高了23.1%,经反向运动学算法优化后手姿稳定性提高了50.8%,实现了高沉浸感与高真实感的船舶操纵,解决了传统虚拟现实仿真中人机交互真实感不足的问题。; 陈立家张子健郝国柱李世刚王凯王凯; 关键词：航海模拟器虚拟现实虚拟手碰撞检测反向运动学

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王凯

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