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公开(公告)号：CN117909666A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410308826.8
申请日：2024-03-19
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/15 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06F30/27 , G06N3/0499 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F111/10
Abstract: 本发明属于海洋环境预测及修正技术领域，公开了一种融合数值模式及深度学习的海浪智能订正方法及系统。该方法获取任务海域环境数据，构建海浪数值模式计算模型，构建海浪智能订正数据集，构建人工智能海浪订正模型，融合数值模式及深度学习的海浪智能订正模型泛化性分析，利用所述模型对海域内某位置处的海浪数值模拟结果进行订正，并采用浮标实测结果对模型进行验证，以测试模型对海域波浪场的智能订正效果。本发明相较于传统海浪数值模式，本发明提出的海浪智能订正模型可以考虑模式不同方案设置带来的影响，显著提升了对海浪的预报精度及效率。本发明为实海域海浪预报提供了一种新颖有效的方法和策略。
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公开(公告)号：CN116861202B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311133272.4
申请日：2023-09-05
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/20 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于船舶与海洋工程技术领域，公开了基于长短期记忆神经网络的船舶运动包络预报方法及系统。该方法包括：根据船舶运动时历数据和船舶运动包络数据，截取与包络时历数据对应的时历片段，基于得到的包络时历数据和运动时历数据重构包络反演的训练集和测试集；建立神经网络模型，训练得到包络时历数据与运动时历数据的映射关系，并将完整的船舶运动时历数据输入得到的神经网络模型，反演得到完整的船舶运动包络时历数据；然后将得到的船舶运动包络时历数据划分为训练集和测试集，并输入到长短期记忆神经网络模型中，训练得到LSTM包络预报模型的参数。本发明可明显提升有效预报时长和预报精度，具有更重要的工程意义。(56)对比文件顾兴健;赵璐;金明;刘勇;刘传才.基于LSTM神经网络的我国典型试航海域环境短期预报方法研究.中国造船.2017,(第04期),全文.齿轮早期故障检测与诊断技术研究《.中国优秀硕士论文电子期刊网》.2015,正文下标第33-40页.Nguyen Thanh Son.Online balancedtruncation for linear time-varyingsystems using continuously differentiableinterpolation on Grassmann manifold《.20196th International Conference on Control,Decision and Information Technologies(CoDIT)》.2019,全文.陈凯达;朱永生;闫柯;蔡依青;任智军;高大为.基于LSTM的船舶航迹预测.船海工程.2019,(第06期),全文.
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公开(公告)号：CN110937074A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201911308483.0
申请日：2019-12-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种小型自动巡航水质监测船，属于环境监测技术领域。本发明通过GPS模块实时定位，并通过避障模块即时对船体周围环境进行检测，芯片一控制电机和舵机进行自动巡航，通过水质采集系统进行水体采样，并通过水质检测模块和图传系统即时对船体周围进行检测，最后将检测的水质信息、时间信息和图像信息通过无线通信模块和无线通信模块发送给上位机。本发明不必监测人员到现场取水就可以监测河道和水库的水质情况，其中当对水面临时指定区域进行水质监测时，可切换成遥控模式，通过遥控器控制，可以快速到达水面临时指定区域内对水质进行监测。本发明减小了船体尺寸，降低了设计及使用成本，能够自动巡航定位，提高了监测水平和工作效率。
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公开(公告)号：CN107301152A
公开(公告)日：2017-10-27
申请号：CN201710479987.3
申请日：2017-06-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G06F17/10 , G06K9/0053
Abstract: 本发明提供一种基于时间序列包络线AR预报的EMD端点效应处理方法，能够抑制EMD方法在非线性非平稳时间序列处理中的端点效应。该方法首先利用时间序列的所有极大值点，通过样条拟合获得时间序列的上包络线；其次，利用上包络线时间序列进行AR模型的辨识，在上包络线左右端进行多步预报，获得时间序列左右端部与最近极大值点之间的上包络线的值；再次，利用时间序列所有的极小值点，通过样条拟合获得时间序列的上包络线；最后，利用下包络线时间序列进行AR模型的辨识，在下包络线左右端进行多步预报，获得时间序列左右端部与最近极小值点之间的上包络线的值。通过以上步骤实现对EMD处理中的端点效应进行抑制。
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公开(公告)号：CN103575500A
公开(公告)日：2014-02-12
申请号：CN201310551820.5
申请日：2013-11-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明的目的在于提供一种水平摇板式内波造波装置，包括造波机构、控制与测量系统、机座三部分，该造波机构为水平摇板式造波机构，摇板置于双层流液面交界处，采用曲柄摇杆机构进行驱动，能够在双层流交界面上下进行往复造波运动，生成周期性内波；该控制与测量系统为造波机构提供控制信号，并且反馈电机运动频率；该机座为造波机构和测量系统提供支撑，使得整个装置合为一体，并具有消波功能。本发明摇板能够在双层流交界面处进行复杂的造波运动，从而生成周期性内波，真实的模拟海洋内波，在生成内波的同时并无表面波的产生，完全消除了以往实验中表面波的干扰。该装置结构简单、操作方便、运动精度高、能耗低，有着良好的应用和市场价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119622910A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411434076.5
申请日：2024-10-15
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 中国人民解放军海军大连舰艇学院
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06N3/126 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于船舶与海洋工程技术领域，公开了一种客滚船配载优化方法及系统，该方法设定客滚船每层甲板信息和车辆信息；获取每层甲板的最大载重量、最大横倾力矩和最大纵倾力矩；利用基于双层整数编码方式的改进遗传算法GA‑DIE对客滚船进行多层甲板、多种车型的车辆配载优化求解；采用改进的LHL算法确定车辆在每层甲板中的位置坐标；对每次迭代种群个体进行安全性核算后确定最大适应度，得到优化后的客滚船配载方案。本发明通过迭代得到满足约束条件的适应度(单航次收益)最优解，实现求取多甲板、多车型的配载方案。利用该客滚船配载优化方法可有效保证装载安全性，解决多甲板、多车型混合装载的复杂问题，提高航行经济性和安全性。
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公开(公告)号：CN110516972B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN201910811682.7
申请日：2019-08-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/0635 , G06Q50/40
Abstract: 本发明提供一种船舶出航与海上作业综合预报评估系统，用户端包括用户输入模块、用户输出模块，系统计算平台包括船型数据库模块、海洋气象信息预报模块、船舶摇荡运动计算模块、评估衡准值计算模块、专家知识库建议模块。用户输入出航或作业的时间、出航航线、海上作业地点，以及船舶船型特征参数，系统根据海洋气象信息以及作业船舶特征参数，计算出出航或作业时的船舶摇荡运动情况，并匹配专家知识库，给出辅助决策建议，同时给出气象信息。借助该系统，出航作业人员可提前预知出航和海上作业时船舶的摇荡运动情况，并得到系统的辅助性
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公开(公告)号：CN114936413B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202210421252.6
申请日：2022-04-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 船体外形优化神经网络建模方法及船体外形优化方法，涉及船舶设计领域。针对传统的BP神经算法建立的代理模型是基于最基本的神经网络结构而建立的，所以普遍存在收敛速度慢，需要迭代很多次才可以收敛的问题，本发明提供的方案为：船体外形优化精神网络建模方法，方法包括：在待优化船体中选择多个代表船体特征的控制点；改变控制点的坐标，得到新的控制点，作为样本数据；获取控制点对应的船舶的阻力；构建网络模型，将控制点坐标组委输入层神经元，对应的船舶阻力作为训练数据，抽样抽取部分样本数据进行训练，抽取剩余的部分样本数据进行训练，对全部样本数据进行训练，训练完成。适合在船舶制造过程中对船体外形的优化中应用。
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公开(公告)号：CN114818181A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210421255.X
申请日：2022-04-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于齿廓线的直齿圆柱齿轮有限元网格自动生成方法和计算机设备，属于齿轮仿真技术领域，解决现有方法所得到的网格节点精度较低和工作效率低的问题。本发明方法包括：建立直角坐标系；获取半个轮齿的齿廓线；根据所述齿廓线、齿轮内圆半径和轮齿交界线，建立半个轮齿框架；将所述半个轮齿框架分为上部区域、中部区域和下部区域；分别对所述上部区域、所述中部区域和所述下部区域进行网格划分，获取半个轮齿截面的全部节点；根据所述半个轮齿截面的全部节点，获取单个轮齿的全部节点；根据所述单个轮齿的全部节点，获取整个齿轮的全部节点；编写连接关系，获取齿轮网格模型。本发明适用于直齿圆柱齿轮有限元网格模型的自动生成。
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公开(公告)号：CN109902427A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910185333.9
申请日：2019-03-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明属于船舶横摇阻尼虚拟试验自动化领域，具体涉及一种船舶横摇阻尼粘流模拟流域自动化网格划分方法。包括确定给定船型的各种参数；确定计算域，根据盒状加密准则确定盒子尺寸以及加密次数；制定表面细化等级；确定边界层网格第一层厚度；基于最小网格尺寸制定网格质量标准；确定网格细化、贴合以及边界层添加的标准，制定船体网格划分方案；预设参数完成，船体网格自动化划分；检查网格质量，得到可进行横摇阻尼数值模拟的网格。本发明采用OpenFOAM自带的三维网格划分工具snappyHexMesh，提出了一种通用的网格自动划分方法和字典文件参数的配置准则，从而控制网格数量及尺寸，并保证边界层的添加率，实现了船舶横摇阻尼试验网格的自动化划分，应用前景广阔。
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