本文综述了核动力民用船舶的发展历史、研究进展及面临的主要挑战，并探讨其发展趋势、应用路径。首先，回顾了核动力商船、核动力破冰船和海上浮动核电站三种典型应用的发展历程，总结了相关标准法规、监管机制现状。其次，系统梳理了当前国际在压水堆、快堆、熔盐堆、小堆、微堆等多种技术路线上的研究进展，分析其在民用船舶应用中的潜在优势，及安全性、经济性与监管方面的局限。最后，展望了小型化、模块化和固有安全方向的发展趋势，并建议通过固定航线示范运营、分段推船模式及聚焦应用场景、提升经济性、完善监管体系等措施，稳步推进核动力民船的开发与应用。

针对多船会遇场景相似性难以量化和识别的问题，提出一种基于拓扑图序列的多船会遇相似场景识别方法。首先，从船舶自动识别系统（AIS）数据中提取多船会遇场景，并构建表征船舶交互关系的拓扑图序列模型；其次，设计两阶段相似场景识别算法，对拓扑图序列进行相似度计算与筛选，从而实现多船会遇相似场景的识别。以宁波舟山港水域为例，从一个月的AIS数据中提取2 898个多船会遇场景，并选取其中占比较高的两类典型场景进行试验验证。根据会遇特征参数对识别结果进行对比分析。试验结果表明，所识别的相似会遇场景在动态演化特征上与原始场景具有较高一致性，该方法能够有效识别具有相似会遇关系的多船会遇场景，验证了其在多船会遇场景相似性度量中的可行性与有效性。研究结果可为多船会遇场景下的避碰决策与会遇风险分析提供参考依据。

船载直升机降落平台（SHLP）能够有效补偿风、浪、流等环境因素引起的船舶摇荡运动，是保障舰载直升机安全降落的重要技术手段。针对SHLP在船舶摇荡、系统动态不确定性以及负载摄动共同作用下的镇定控制问题，提出一种预设时间鲁棒自适应镇定控制方法。首先，设计一种新型障碍李雅普诺夫函数，使SHLP支撑面调节至期望水平位置的收敛时间可预先设定；其次，构造自适应复合扰动估计器，实现对SHLP复合扰动的在线估计；最后，结合反步设计方法与投影算法，建立SHLP的预设时间鲁棒自适应镇定控制律。通过数值仿真验证了所提出控制方法在复合扰动条件下的有效性与鲁棒性。

针对传统正方形栅格在船舶路径规划中存在的安全裕度不足、搜索效率不高以及难以满足船舶运动特性的缺陷，提出一种基于六边形栅格与改进A^*算法的船舶路径规划方法。根据正六边形栅格的几何特性与船舶避碰安全距离，构建六边形栅格邻域模型，并设计适用于六边形栅格的节点编码方法；结合船舶惯性运动特性与转向约束，建立船舶在六边形栅格中的运动代价模型；在此基础上，对传统A^*算法进行启发函数与转向代价改进，提出面向船舶路径规划的六边形栅格搜索算法。对比试验结果表明：与正方形栅格8邻域方法相比，六边形栅格可在保持安全距离的前提下使路径长度缩短5.51%，搜索次数减少30.7%；与正方形栅格4邻域方法相比，路径长度缩短17.0%，转向点数量减少38.6%。基于六边形栅格地图生成的路径更平滑、转向更符合船舶操纵特性。

雾天条件会显著降低船舶航行的可见性，影响船舶图像观测质量并威胁航行安全，因此提升雾航图像的去雾效果具有重要意义。针对传统船舶图像去雾方法在海事场景下存在的去雾不足、细节恢复能力差等问题，本文基于真实船舶航行图像构建试验数据集，提出一种融合改进循环对抗网络（CycleGAN）与注意力机制的端到端船舶图像去雾方法。该方法引入通道依赖建模机制（SE），对特征图进行压缩与聚合，增强网络的全局特征学习能力；通过跳跃连接实现多尺度通道融合，在降低计算量的同时有效捕获复杂大气条件下的雾特性，提高对不同尺度船舶目标的表征能力。此外，进一步加入通道卷积增强模块（CA）模块以强化特征选择能力，增强网络对船舶轮廓与局部细节的恢复效果。通过多项定量指标与真实雾航场景测试验证所提方法的鲁棒性，结果表明该方法在各类航行场景中均取得优于对比方法的去雾与细节恢复性能。

文章针对大型船舶靠泊过程中的复杂性与不确定性问题，构建一种基于案例推理（CBR）的辅助决策模型。该模型基于案例推理技术结合云模型和BP神经网络，综合考虑船舶特性、气象水文条件、港口因素等多维属性，建立包含基本信息域、特征属性域和辅助决策域的案例框架。通过专家评分与云模型相结合的方式，对专家评价结果的随机性和模糊性进行处理，优化案例属性权重的分配，并利用BP神经网络实现案例重用与决策预测，从而减小人工干预的主观性误差。通过收集深圳港的赤湾和蛇口集装箱码头的靠泊案例进行实例验证，初步验证模型可以为引航员提供相关辅助的决策支持，拓展人工智能技术在海事应用的新场景，也为无人船智能靠泊规划提供新思路。

针对多变海洋环境与紧迫时间需求下的多无人机海上搜救任务，提出一种面向搜索效率与资源均衡的覆盖路径规划方法。首先，通过基于网格的区域分解方法将复杂的海上环境简化为可视化的规划单元，引入高斯混合模型对目标漂移分布进行先验建模，生成概率分布图以引导路径搜索。其次，在多无人机覆盖路径规划中，基于改进的多目标粒子群优化算法，融合任务分配、路径安全、高优先级区域覆盖及能耗控制等多个优化目标。再次，为提升算法全局搜索能力与收敛性能，引入基于Sigmoid函数的自适应动态权重调整机制、双层精英交叉策略以及路径约束惩罚等改进策略。最后，部署三架无人机在多种形状搜救区域中开展仿真试验。结果表明：所提方法在无人机前50步目标累计发现概率、任务均衡度和路径总长度方面，分别较传统经典算法最高提升了30.27%、82.5%和1.28%，验证了所提方法在提升搜救效率和任务均衡性方面的有效性与可行性。

水动力尾迹是潜艇非声学探测的重要物理场之一。鉴于复杂的海洋环境，水动力尾迹的准确预测具有较大困难。采用多相流（VOF）方法对直航条件下潜艇分层流场进行数值模拟，获得航速、相对潜深和海水分层等因素对自由表面尾迹特征及内波尾迹特征的影响规律。采用Canny边缘检测理论提取尾迹轮廓特征，测量尾迹角和横波张角。结果表明：潜艇在相对潜深较大且弗劳德数（Fr）较低条件下，自由表面尾迹并不呈现典型“V”形波；随着Fr数的增加，尾迹形态逐渐由“斑”状演变为平行波，最终呈现明显的“V”形波。海水密度分层的增强会加剧自由表面的扰动，使自由表面尾迹特征更加突出。研究结果可为潜艇水动力尾迹特征的图像识别提供参考依据。

在垂直布局的自动化集装箱码头堆场中，双自动堆垛机（ASC）的协同调度与资源分配是提升作业效率的关键。传统固定缓冲贝位策略因任务分布不均易引发路径冲突与资源竞争瓶颈，导致作业效率受限。为此，本文提出一种双ASC调度与灵活缓冲贝位决策的联合优化框架，旨在通过动态任务-贝位匹配机制与安全时间间隔约束模型，实现堆场资源的高效协同。首先，构建混合整数规划模型，以最小化任务完成时间为目标，耦合ASC路径规划、任务序列与缓冲贝位动态分配；其次，设计多染色体编码遗传算法，通过排序交叉与高斯变异策略增强大规模算例的求解效率。数值试验表明：相较于单一固定缓冲贝位策略，灵活缓冲贝位机制可减少13.9%的平均任务完成时间，验证了动态分配的自适应性与精准性。本研究为自动化码头堆场资源配置提供了理论支持与决策依据。

随着《2024—2025年节能降碳行动方案》的推出，港口行业作为交通运输系统的核心组成部分，面临着节能减排的紧迫任务。为提升区域港口群碳排放效率、增强港口群的竞争力、推动环渤海区域内港口群实现更加可持续的发展目标，文章基于非期望产出的超效率SBM-Malmquist模型，测算2007年~2022年环渤海14个主要港口的碳排放效率及动态效率，并构建Tobit回归模型对港口碳排放效率的影响因素进行研究。环渤海区域内港口群碳排放效率由山东地区>辽宁地区>京津冀地区转变为京津冀地区>山东地区>辽宁地区，并且京津冀及山东港口碳排放效率与辽宁港口的差距在不断加大。科技创新、生态补偿是港口碳排放效率提升的主要因素，而对外开放水平、交通运输能力、产业结构对港口碳排放效率产生负向影响。基于此，论文提出了环渤海区域内港口群碳排放效率提升及管理优化的途径。

大型船舶进出港调度对于提升港口效率来说至关重要，针对大型船舶受潮汐影响的港口，研究考虑潮汐约束的港口船舶进出港调度问题，同时兼顾泊位尺度差异、船舶安全间距、船舶靠离泊方式等现实因素，以所有船舶总延误时间最小为目标函数，构建了混合线性整数规划模型，并设计使用拉格朗日松弛启发式算法求解。以宁波舟山外钓作业区为例，使用真实的潮汐数据进行试验。结果表明，提出的考虑潮汐窗口约束的船舶进出港调度模型和算法能够在满足安全要求的前提下有效减少28.5%延误时间，对于一些受潮汐影响显著的港口调度具有一定的参考意义。

船闸改建时需要对两侧山体进行开挖，由于目前判断边坡是否失稳破坏主要依靠土体位移、塑性区以及计算迭代次数，该方法在进行边坡稳定性分析时往往需要人为判断，较为主观，无法准确确定边坡是否失效。基于上述原因，本文提出了一种基于动能演化判断准则的边坡稳定性分析方法，并结合白市水电站改建船闸边坡开展研究：通过选取该船闸边坡开挖的典型截面，采用强度折减法，分析在不同折减系数下船闸边坡土体的动能演化趋势并判断边坡是否发生失稳破坏，同时与传统基于位移的判断的静力分析方法进行了对比。结果表明：本文提出的基于动能演化判断准则的边坡稳定性分析方法可得到准确的边坡安全系数，且相较于传统位移判断方法，本文提出的基于动能演化判断准则的边坡稳定性分析方法在识别边坡失稳滑坡时更加客观且明确，具有更大的优势。本文的研究成果为岩质高边坡工程提供了宝贵的实用价值和指导意义，可为相关领域的专业人士提供有力支持和借鉴。

为适应内河船舶复杂运行工况，满足船舶绿色化、智能化发展的需求，针对船舶动力推进方案选型问题，提出一种基于熵权法和TOPSIS-灰色关联分析的综合评价方法。利用船机桨匹配基本理论估算船舶推进所需功率，确定船舶实际航行过程中推进系统功率和4种动力推进方案的选型配置。构建船舶动力推进方案评价指标体系，通过熵权法确定各项指标的权重，并运用逼近理想解的排序方法（TOPSIS）和灰色关联分析法（GRA）对某内河散货船4种动力推进方案进行综合评价。结果表明方案4（柴气电混合推进）为最优动力推进方案。研究成果可为高效绿色船舶的动力推进方案选择提供参考。

船舶燃油消耗预测在船舶航行决策和能效智能评估中起着至关重要的作用，对未来的海上自主水面船舶（MASS）而言更是如此。研究基于某全球航线28 000DWT散货船上的船舶实测数据采集系统，采集、分析了该船2010年至2016年在不同海域、不同装载状态、不同气象海况影响下的船舶航速、航向、船舶摇荡、主机转速、气象海况等船舶航行相关数据。然后，以实时波高、波向、航速、风速、纵摇角度、主机功率和主机转速为输入，构建了基于LightGBM算法的船舶油耗预测模型。最后，将模型预测结果与支持向量回归模型（SVR），长短期记忆网络（LSTM），门控循环单元（GRU），人工神经网络（ANN），极端梯度提升（XGBoost）等机器学习模型进行比较，其中LightGBM预测模型均方根误差（RMSE）降低7.26%，平均绝对误差（MAE）至少降低2.62%，决定系数R²提高0.23%，模型运行时间缩短73.76%。此外，根据船舶实际装载状况，将以上航行数据分为4组，进一步验证了所构建LightGBM模型在船舶油耗预测中的泛化应用能力。结果表明，文章所提出的LightGBM模型可用于预测船舶燃料消耗，同时兼顾准确性和运行效率，这有助于为同类型船舶选择最优船舶油耗预测方法提供参考。

船型优化等绿色船舶技术在船舶营运阶段能效提升方面的应用研究广泛，但船舶建造阶段和拆解阶段的环境评价相关研究不足，因此难以从全生命周期角度评估绿色船舶技术在环境影响方面的贡献度。针对该问题，以15万吨级苏伊士型穿梭油轮为研究对象，对其因船型优化引起的全生命周期中的能源与物料差异进行试验测量与统计分析，然后基于生命周期评估（LCA）方法，使用SimaPro V9.6软件进行环境影响评价，分析船型优化对全球增温潜势（GWP）的影响和对碳减排的贡献度。结果表明：首先，船型优化技术在船舶制造阶段的碳减排贡献度要高于营运阶段，营运阶段高于拆解阶段，因此全面评价绿色船舶技术的碳减排效果不仅应考虑船舶营运阶段还应考虑船舶建造和拆解阶段。其次，就船型优化技术对营运阶段的碳减排效果而言，尽管LCA与船舶能效设计指标（EEDI）两种方法的结果显示出大体相同的趋势，但LCA结果比EEDI结果更保守，原因是两种方法在船舶实际工况设定条件上有些差异，并且LCA主流数据库中Ecoinvent-3中碳排放因子的定义对其燃料燃烧过程考虑不充分。

随着国家“双碳”目标的不断推进和国际海事组织（IMO）减排规定的日益趋严，航运业正面临愈发严苛的减排考验，迫切需要明确绿色转型路径。当前研究大多聚焦于替代燃料的选择，较少从船队角度进行减排策略的研究。为弥补当前研究不足，针对船队绿色转型策略选择这一问题，梳理转型过程中的核心影响因素，基于此建立考虑经济与环境的双目标线性规划模型，并结合ε-约束法构建遗传算法对模型进行求解。以中远海运集团10 000 TEU~11 000TEU集装箱船队为例，求解规划期内该船队的绿色转型策略，包括各船舶的燃料使用方案和船舶操作方案。通过灵敏度分析，发现燃料价格的变动会对船舶更新改造时发动机的类型选择产生影响，减排目标的强度会影响船队转型成本进而影响企业对船队进行低碳转型的积极性。因此，政府应制定合理的减排目标和激励政策，促进相关低碳技术发展，降低船队转型成本，尽早实现航运业减排目标。

提高船舶的能效水平，减少温室气体排放是目前的研究热点。对船舶主机功率进行准确的预测是提高船舶的能效水平的基础。基于一艘超大型油轮（VLCC）船舶采集的历史营运数据，对其进行气象数据融合清洗并构建训练集与测试集。分别研究机理模型SNNM、非机理模型RF、半机理模型RF等3种船舶主机功耗预估模型的性能表现。仿真结果表明：机理模型SNNM在工程一定条件下是满足应用要求的，但R²系数表现并不佳，非机理模型RF和半机理模型RF对主机轴转速和轴功率的预测精度十分优异，其R²系数均大于0.98。

针对大面积海天区域的海上拖轮航行场景图像在去雾后存在的细节丢失、亮度偏暗和色彩失真等问题，提出了一种基于对比度增强的去雾算法。首先利用四叉树分割法对大气光取值进行优化，通过寻找局部像素方差最小的区域，以精确定位大气光源。接着利用均方误差对比度保留图像的细节，结合构建的对比度成本函数和信息损失函数，设计整体成本函数以找到最佳透射率，增强对比度，使天空区域更加细腻、鲜明。再利用快速引导滤波对透射率进行细化，消除块状伪影，保证图像的真实性。最后采用自适应直方图均衡算法，保留更多天空区域对比度信息，有效防止海天相依图像中出现天空或海面过曝或偏暗的现象。试验表明，与对比度增强算法（OCE）相比，应用所提算法去雾后的图像在结构相似度、峰值信噪比、均方误差等指标上分别平均提升了15.94%、11.46%、25.82%，有效避免了天空区域出现色偏和光晕现象，并解决了海天交界处边界不明显的问题，去雾速度也达到了实时性要求，能够还原真实的海上拖轮航行环境。

本文旨在介绍韩国《海上自主水面船舶研发与商业化促进法》基本内容、立法宗旨与实现路径，深入剖析其促进海上自主水面船舶研发与商业化应用的举措和所构建的监管框架与基本制度，以及相互之间的内在逻辑和现实与长远意义，分享韩国依法促进前沿海事技术创新和依靠商业化应用推动智能航运发展的基本做法，以期为我国相关立法、加快智能航运发展和交通强国建设步伐提供有价值的参考。