为提高船舶在实际靠泊过程中的路径规划和运动控制精度，

采用非线性模型预测控制（NMPC）与滚动时域估计（MHE）相结合的船舶靠泊路径规划方法，提出一种能预测船舶未来运动轨迹并在线更新船舶运动控制策略的非线性模型预测控制系统。建立船舶在横荡、纵荡、艏摇和横摇4个自由度上的Fossen动态模型，以适应船舶在水面上的运动状态和环境变化，从而提高船舶的靠泊控制精度。以巴布亚新几内亚及其邻近海域和马尼拉国际港的船舶自主靠泊路径规划为例开展仿真试验，验证该系统的有效性。

结果显示：采用该系统所得航迹误差均小于8.0 m，靠泊位置误差均为0.6 m。研究结果表明：所提系统的有效性、泛化性和适用性满足需求；建立的数学模型能为系统提供更全面的船舶运动信息，实现更精准的船舶运动控制，增强系统的鲁棒性。

研究成果可供不同港口环境下的智能船舶自主靠泊路径规划和运动控制参考。

针对船舶抵近跟踪水面动态目标航行场景中的避碰路径规划与运动约束协同优化难题，

提出一种融合改进A^*算法、快速反向搜索迭代规划（RRSIP）方法和Hybrid A^*精细规划方法的分层路径规划方法，实现高效且符合运动学规律的动态目标跟踪规划。采用基于动态规划和有向包围盒障碍检测的改进A^*算法规划路径，减少路径长度和冗余路径点；针对动态路径终点提出基于RRSIP的路径迭代方法，通过反向搜索复用节点信息快速迭代预测抵近点，避免重复搜索，提升搜索效率；在路径转向点附近引入Hybrid A^*算法进行局部精细规划，快速生成满足船舶操纵运动学要求和抵近艏向约束的可行路径。通过多组仿真试验验证各方法及整体算法的性能，

结果表明：改进A^*算法相比其他典型算法路径长度分别平均减少4.17%和1.79%；RRSIP方法相比FR方法能使迭代规划耗时至少缩短33.9%；局部Hybrid A^*规划相比全局应用，能在保证路径可行性的同时，使耗时至少缩短72.1%。

所提方法能有效解决动态目标跟踪中的实时性和运动可行性问题，显著提升船舶在拖船伴航和海警执法等场景下的自主跟踪能力。

为提升船舶轨迹预测的精度与稳健性，

提出ABiM-Ship网络，以双向选择性状态空间模型对历史航迹编码，利用注意力机制显式对齐航迹与航向、航速，设计2阶段端到端联合预测，先回归未来航迹与航向、航速，再以残差校正，引入Huber损失以约束物理误差并稳定收敛。

试验表明：该网络在短、中、长程上的平均预测误差等指标表现均显著优于传统主流基线，预测精确度较高，且表征方法，2阶段结构与Huber损失均贡献显著增益。

研究成果在保持线性时序复杂度的同时实现对轨迹、航向与航速的显式耦合与粗到细预测，具备良好的可复现与可推广性，可为复杂海域高密度交通的智能导航与协同调度提供可推广的技术路径与工程参考。

为提升拖船作业调度效率和能源利用率，

提出一种融合动态数据预处理与在线学习的改进智能负荷预测算法。基于LSTM与Adaboost混合架构，通过差异化LSTM弱预测器集成与动态权重分配（误差敏感度惩罚机制），解决时序特征退化和多模态数据融合问题，设计在线学习触发机制（基于预测偏差阈值的自动再训练），实现模型动态更新；引入潮汐等环境数据协同优化模块，提升负荷预测对港口环境的适应性。将该算法与常规LSTM-Adaboost算法相对比，验证该算法的有效性。

结果表明，经迭代优化之后，改进算法的均方误差相比常规LSTM-Adaboost算法降低40.8%，具有较高的预测精度和环境适应性。

研究成果可供港口拖船能耗优化、安全保障和智能化调度参考。

为客观和系统地了解海事自主水面船舶（MASS）可靠性测试的现状，

从测试手段、测试技术和评价体系 3个方面对研究现状进行剖析，并对未来发展趋势进行探讨，具体包括：利用CiteSpace和VOSviewer对134篇相关文献进行可视化分析，系统梳理船舶避碰能力测试领域的研究方向与发展趋势；对实船测试、模型测试及虚拟仿真测试三大测试平台的用途、优缺点以及研究现状进行梳理；深入探讨基于专家知识、随机采样及人工智能的3种主流测试场景生成技术的发展趋势、特征对比以及面临挑战；从数据真实性、场景复杂度、风险性及生成效率4个维度归纳评估指标；在此基础上，展望未来的研究方向。

结果表明：虚拟仿真测试具有低成本高覆盖率的优势，成为主要的测试手段，基于人工智能的船舶避碰能力测试方法在高风险边缘场景、船舶交互博弈等方面具有发展潜力，但目前研究仍存在运动模型理想化、缺乏多船动态博弈机制、评价指标单一以及虚实迁移困难等挑战。

基于人工智能的测试场景生成与推演研究对推动MASS测试具有重要的研究价值与意义。

为揭示碳纤维船体结构轻量化效果对环境负荷的影响，

以11 m碳纤维增强复合材料高速艇为例，采用全生命周期评估方法进行环境影响评估，评价指标是大气污染相关的全球变暖潜力（GWP）和臭氧层破坏潜力（ODP）。

结果表明：基于纤维含量调节的碳纤维船体结构轻量化设计方法，通过增加纤维用量、减少树脂用量，当纤维含量为55%时，能够在满足结构安全的同时实现质量最优，对比设计原案（纤维含量为40%）船体结构减重12.5%。但碳纤维在制造阶段环境负荷远远高于树脂的，导致生产阶段的GWP与ODP分别上升10.24%和14.37%。相反，运营阶段因船体轻量化，25 a内节油323.98 t，GWP与ODP分别下降4.13%和4.19%。

营运阶段的周期远远长于制造阶段，轻量化效果对营运阶段的正面影响可覆盖生产阶段的负面影响。研究可为绿色船舶设计与航运业碳中和提供参考。

针对中心体位置对喷嘴空化强度及流动形态的影响问题，

基于CFD-Fluent，采用Mixture多相流模型、k-ε湍流模型和Schnerr-Sauer空化模型，对不同中心体位置的喷嘴流场进行数值模拟。通过与已有研究结果对比，验证所用方法的有效性和可靠性。

系统量化中心体轴向位置对空化喷嘴内部流场及空化强度的非线性调控规律，明确揭示喉部与扩张锥段交界处为最易诱发空化效应的关键位置。当中心体位于该位置时，空化效应最为强烈，传质速率达到最大值；当中心体位于喷嘴内部时，中心体无空化；当中心体位于喷嘴外部时，空化区域向下游扩展的位置变化较小，且随着中心体进一步向下游移动，空化效应逐渐减弱。此外，基于LES方法进一步深入分析当喷嘴位于最佳空化位置时，喷嘴下游复杂的非稳态流动结构与蒸汽相的大尺度径向扩散特征。喷嘴下游10倍喷口直径处非稳态特征显著，蒸汽相分布直径扩张至4倍喷口直径。

明确中心体位置对空化强度的调控规律，为优化空化喷嘴设计提供理论依据。结果有助于提升清洗、破碎等依赖空化效应的工业过程效率，同时为开发可调中心体结构、实现空化强度实时控制提供理论支撑。

为优化耙吸挖泥船在低速作业与自由航行2种典型工况的推进效率，

以耙吸挖泥船导管桨为研究对象，基于图谱法分别设计导管定距桨和导管调距桨，并比较二者的性能差异；构建多目标优化平台，结合RANS方法与NSGA-Ⅱ算法，开展兼顾这2种工况的导管定距桨优化研究。

结果表明，基于图谱设计所得导管桨在2种工况下的螺距比相近，因此导管定距桨能在2种工况下均表现出较好的效率。经优化后得到的2个最佳导管定距桨方案，在挖泥工况下效率分别提升5.65%和5.59%，在自由航行工况下效率分别提高7.70%和8.09%。

研究结果可为后续相关优化工作提供参考。

为研究煤直接液化柴油（DDCL）-聚甲氧基二甲醚（PODE）混合燃料在船用柴油机中的应用潜力，

采用液相体积法（VOF），模拟研究不同燃料、喷嘴喷孔锥度和喷孔与针阀轴线角度对喷嘴喷孔内空化流动的影响。

结果表明：与针阀轴线夹角较大的喷孔内流空化强度大，夹角<60°喷孔内无明显空化；渐缩喷孔可有效抑制空化，且流通性好，湍流强度小；随PODE含量增加，混合燃料密度增大，喷孔内空化、湍流强度和流动损失减小，有效流通面积增大；DDCL质量流率低于石化柴油，前者掺混相同体积的PODE后质量流率提高6.2%，且高于石化柴油。

PODE掺混煤直接液化柴油混合燃料可降低喷嘴喷孔的孔内流动损失，改善喷孔流通性，增大质量流率。

为提升船舶柴油发电机组仿真模型在突加、突卸等动态工况下的实时计算能力，解决传统机理模型在实船部署应用中存在计算复杂和动态响应实时性不足的问题，

提出一种基于物理机制启发的多层感知机（MLP）数据驱动建模方法。通过构建与柴油发电机电磁-机电暂态过程相映射的双隐藏层网络拓扑结构，实现对柴油发电机组直流母线电压和电流的协同快速计算。

该模型能有效捕捉柴油发电机组的非线性动态特性，在保持机理模型精度的同时提升计算效率。

研究成果为船舶电力系统的实时态势感知与智能管理提供可快速部署的技术支撑。

为实现中点钳位型（NPC）三电平逆变器直流侧电容健康状态的准确评估与在线诊断，

针对直流侧电容参数退化特性，开展直流侧参数辨识研究。针对传统直流侧电容参数辨识方法精度低、泛化能力弱等问题，提出一种基于数字孪生的NPC三电平逆变器直流侧电容参数辨识方法。该方法首先分析逆变器直流侧电容的工作状态，确定待辨识的电容参数；其次引入相应的数学模型，采用4阶龙格-库塔（Runge-Kutta）法构建数字孪生NPC三电平逆变器；最后利用粒子群优化算法持续更新并优化数字孪生系统中相关参数的辨识，直至数字孪生系统与实际系统的输出基本一致。

通过仿真试验，验证该方法在不同条件下对直流侧电容健康状态参数辨识的有效性以及数字孪生模型与实际模型的一致性。结果表明，该方法能较好地辨识出直流侧电容容值、电容等效串联电阻和相关负载参数，辨识误差基本保持在5%左右。

研究结果为逆变器直流侧电容参数辨识提供一定参考。

针对船舶直流微电网光伏发电单元在运行过程中海洋工况扰动切换造成的母线电压输出不稳定的问题，

提出一种基于二重积分滑模控制器的光伏发电控制策略，包括建立光伏电池工程化模型并采用新型指数趋近律与双曲正切切换函数。

仿真验证显示：控制器使启动时间缩短至0.002 s，超调量降至2%，稳态误差有效消除；相较于传统比例积分（PI）控制，启动时间减少67%，抗负载扰动能力提升41.2%。

该策略显著提升动态响应速度与鲁棒性，适用于船舶动态工况，解决传统控制方法在光照突变和负载扰动下的不足。

为将微机电系统（MEMS）惯性测量单元构建的动态倾角仪更好地应用于船舶，克服系泊状态下横荡与纵荡运动即周期几秒至几十秒的加速度变化对倾角仪测量精度的显著影响，

研究相应条件下的倾角仪算法：利用陀螺测量数据进行姿态四元数更新，并获得隔离水平姿态角影响的水平加速度计测量值；在此基础上，通过误差分析与横纵荡影响分析，对水平加速度计测量值进行无时延低通滤波；以水平加速度计测量值的低频分量作为卡尔曼滤波器的观测量，以水平姿态误差和角速度测量误差为状态量，进行卡尔曼滤波与姿态闭环校正，从而使MEMS动态倾角仪在船舶系泊状态下长时间保持测量精度。

利用某型MEMS动态倾角仪开展横荡/纵荡试验，在加速度幅值达到0.8g的横荡/纵荡条件下，其测量精度达到0.2°（1σ），

验证所提算法的有效性。

旨在构建基于云-边-端协同的智能管控体系，提升生产过程可控性、缩短建造周期并强化决策支撑能力。

以生产计划为驱动，工艺流程为牵引，设计云-边-端三级协同架构，通过构建船体分段车间物理信息融合环境，建立“计划、资源、执行”联动机制。提出混沌初始化种群与自适应遗传操作的改进遗传算法（IGA），融合模拟退火算法构建动态排产模型；开发多源异构数据融合引擎，实现设备状态、工序进度等实时数据驱动的排产优化。

系统应用后，船舶分段建造周期较传统模式缩短19.7%，生产异常响应时间缩短75%，设备负荷均衡指数优化28%。

提出的云-边-端协同管控模式有效破解船舶分段车间计划与执行的动态匹配难题，建立的“感知、分析、决策、执行”闭环体系为船舶智能制造提供可复用的实施框架，推动船舶工业数字化转型。

为量化分析数字化转型对船舶制造企业绩效的提升效果，掌握其内在作用机制，

基于其2011—2023年的数字化转型水平数据，综合运用主成分分析与回归模型开展数字化转型对企业绩效的影响评估。

研究发现：企业数字化转型水平每提升1个标准化单位，企业的总产值增长30.4%，设计、制造、管理和供应链等4个应用系统的数字化转型水平的综合贡献相对均衡。研究表明：数字化转型是船舶制造业发展的必经之路，成功实现数字化转型的关键是实现设计、采购、制造和管理等环节的数据共享，而实现数据共享的关键是构建企业的数据标准体系以及用于描述企业行为、特征、状态和绩效的企业数据模型。

提出的基于核心系统应用深度的数字化转型水平综合测度方法可供制造企业的转型成效评估和资源优化配置参考。

针对传统随机采样一致性（RANSAC）算法在圆柱分割中的不足，结合结构特征和统计方法，提出一种环肋壳圈点云的分割方法。

利用模型表面积特征估计局内点比例，提高初始参数的精确度；加入主方向和半径限制，提高圆柱识别的准确性并减少迭代次数；使用基于加权函数的修正方法抑制局外点干扰，使圆柱拟合更逼近真值；通过DBSCAN算法对环肋点云聚类，并利用改进的RANSAC算法识别环肋构件的局部特征，实现构件尺寸的精确测量。

试验结果表明：所提方法有效解决环肋壳圈各部分构件的智能识别与尺寸测量问题，显著提高柱段及环肋的识别速度和精度。柱段分割的精确率、召回率和整体精度分别达到96.9%、99.5%和96.4%，计算速度提高约4.6倍；环肋构件尺寸测量误差在0.2%以内。

所提方法与传统方法相比，其点云的分割精确度和计算效率均具有显著优势。

为制定合理风电叶片电加热融冰控制策略，

通过制备电加热组件样件在-20 ℃~-5 ℃环境试验箱中开展试验的方法，研究覆冰厚度（5 mm/20 mm）、加热功率（400 W~1 000 W）和环境温度对融冰过程的影响规律。

结果表明：环境温度每降低1 ℃需增加约40 W功率维持相同终温，加热功率与环境温度对平板终温呈现线性耦合关系；5 mm覆冰时融冰平缓温升期从2.5 min延长至10.0 min，当环境温度低于-15 ℃时需采用800 W及以上功率方可有效融冰；覆冰厚度增至20 mm后冰层本体吸热量提升3.2倍，融冰时间同比延长55%。

可见实际工程中应结合环境温度阈值和冰层厚度实时检测数据动态调整加热功率，同时考虑冰层脱落临界条件与融冰停滞期温度突变特征优化控制逻辑。

为应对海上风电基础结构面临严重的冲刷挑战，

通过数值模拟研究海流作用下海上风电四桩导管架桩基的冲刷问题。采用FLOW-3D软件，利用大涡模拟（LES）湍流模型和泥沙运动模型，通过与试验结果的对比验证冲刷数值模型的有效性，并模拟单独恒定流作用下四桩导管架桩基的冲刷过程，分析桩基周围冲刷坑形态随时间的发展变化，研究不同流速、迎流角度、桩间距对四桩桩基冲刷的影响。

结果表明，群桩效应是四桩导管架基础冲刷规律核心，迎流角度改变桩间遮蔽关系，影响冲刷形态的非对称分布；桩间距调节桩间干涉强度，其增大导致群桩效应逐渐减弱，冲刷模式由整体的、相互连接的冲刷坑过渡为相对独立的局部冲刷坑；极限冲刷深度主要受流速控制，随桩间距变化较小。

研究结果为海上风电四桩导管架桩基冲刷数提供参考。

为有效减少疲劳损失，须采用合理的动态管缆设计。

基于改进的混合粒子群优化算法构建优化模型，该算法利用MATLAB进行遗传-混沌粒子群动态因子优化，并通过调用Orcaflex软件，对平台动态管缆进行总体设计与优化。以深水动态管缆的优化为核心构建目标函数，系链、浮力块和配重块的位置、间距为优化参数，标准粒子群算法为基础，结合遗传算法，有效避免动态管缆优化参数陷入局部最优；对初始粒子进行混沌初始化处理，确保初始粒子可在高维解空间中分布均匀；引入动态惯性权重因子和学习因子，实现优化过程中全局搜索与局部搜索能力的动态平衡；根据帕累托最优原则，构建适应度函数，进行多目标约束优化。

改进的优化算法在收敛性、准确性、收敛速度方面都表现出更优的性能，能快速、有效地平衡管缆最大轴向张力与最小弯曲半径之间的关系，实现最优设计的目标。

为实际工程应用提供有力的技术支持和理论指导。

海上风速观测常面临数据缺失问题，限制了风资源评估与风电运行管理的准确性。

基于ERA5再分析资料与近海漂浮式测风激光雷达实测数据，提出一种适用于海上风速缺测场景的比值插补方法。以某近海浮标100 m高度风速数据为例，评估该比值法在全年尺度、季节变化、风力等级及典型极端天气过程下的插补性能。

结果表明，该方法在风速时序趋势还原方面具有较好一致性，全年平均相关系数达0.839；但在风速幅值恢复上存在系统性低估，误差随风速增大而显著扩大，尤其在夏季强对流和台风影响期间，插补精度明显下降。与传统线性回归法相比，比值法在趋势保持与误差控制方面表现更优，且在风速剧烈波动或极端天气条件下展现出更高的稳定性与鲁棒性。

总体而言，比值法在风速平稳、变化规律清晰的环境中具有较好适用性，适合用于中长期风资源评估与观测数据修复；但在极端天气条件下，仍应引入更高分辨率数据或融合方法，以提升插补精度和适应性。

为梳理水面智能无人船艇自主航行决策控制技术的研究现状，厘清不同复杂度场景下的技术瓶颈与发展趋势，

系统调研了国内外无人船艇关键技术发展历程。围绕中低复杂度与高复杂度2类应用场景的技术需求差异，分别对路径规划、视线（LOS）制导、自主避碰、自动靠离泊、多智能体协同控制和自主回收等方向展开综述，评述现有技术不足并给出发展建议。

分析表明，面向开放水域的自主航行技术已日趋成熟并逐步实现工程化应用，但面向复杂水域和复杂任务的核心技术仍存在发展瓶颈。

进一步展望未来，提出应构建面向真实场景的标准化仿真和实船测试评价体系，推动关键技术快速迭代与落地，为我国无人船艇自主航行决策控制技术的发展提供支撑。

现有的自主靠泊技术依赖于精确的数学船舶模型，且多采用经验公式进行建模，然而在实际的靠泊场景中，受到环境、速度等影响，这些方法无法实时精确地反映当前的船舶操纵状态，导致靠泊控制精度受限。为解决上述问题，

提出一种基于物理信息神经网络（PINN）的船舶自主靠泊控制方法，该方法通过构建基于滑动窗口的实时数据集，通过物理神经网络实时辨识船舶操纵参数，设计基于增益调度的自适应控制器，利用辨识出的参数动态调整控制增益，实现船舶的精确靠泊。

试验结果显示，PINN网络能够在动态工况下迅速收敛，准确辨识船舶参数，拟合优度达到0.97，在靠泊试验中，确保终端航向角偏差与横向误差收敛至极小范围，实现平滑、安全的停靠，航向误差为0.13°。

该方法有效解决在船舶参数未知、复杂工况下，传统控制算法因模型失配而失效的问题，提供一种安全、可解释的自适应靠泊控制。

为系统梳理无人水面艇（USV）的技术演进脉络并探索其与智能船舶融合发展的路径，以突破单艇在续航、算力及通信上的性能瓶颈，

回顾USV从无线电遥控到全自主航行、从单体作业到集群协同的百年发展历程。深入剖析环境感知、决策规划、控制驱动及通信链路四大关键核心技术。在此基础上，重点探讨USV与大型智能船舶的融合趋势，分析“母船-子艇”跨域协同作业模式及数字孪生驱动的云端管控体系。

当前USV技术正经历从“感知-避障”向“认知-博弈”的智能化跃升，而“母船-子艇”协同模式通过将大型船舶的平台优势与USV的机动优势结合，可有效解决单艇在深远海复杂环境下作业与大型智能船舶进出港“最后一公里”操纵的难题，实现优势互补。

该协同模式是未来海洋作业的主流范式，但仍应在法律法规适应性、通信网络安全及绿色能源动力等方面持续攻关，研究成果可为构建空海潜一体化的新型海洋智能装备体系提供理论参考。