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。

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。

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。

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。

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。