为研究离心压气机静叶通道造型对通道内部流场的影响，以某高压离心压气机静叶为研究对象，借助中弧线造型法、参数化建模与高精度代理模型加速造型优化设计，利用数据挖掘工具分析设计参数敏感性，归纳总结静叶通道的一般设计规律。结果表明，叶型造型参数与等熵效率相关性紧密，呈中度正相关，造型各变量之间相关性强，部分造型参数对静压效率有提升作用。最优造型结构显示，减小静叶进口气流角可缓解气流在吸力面分离涡的形成，减小静叶出口气流角可降低流动损失，加大叶栅中部至尾缘弯曲程度可缓解通道中部堵塞，改善离心压气机静叶通道的整体性能。造型优化后，在设计点仿真计算的级等熵效率提高了1.7%,压比在全工况下整体提高0.1。

为解决船舶号灯目标检测中参数计算量大、背景光线复杂及号灯种类繁多等问题，对YOLOv8n做出了改进，以满足实时准确识别船舶号灯的要求。首先，使用VanillaNet网络作为主干特征提取网络，以降低模型的计算成本，满足实时检测要求；其次，引入颜色注意力模块确定和增强号灯的颜色特征，以提高在复杂光线背景下号灯颜色的识别能力；再次，针对号灯的大小、频率、各视图空间排列等特征，构建MoE-layer模块代替C2f模块，以提高船舶号灯识别的准确性；最后，通过Focal Loss调节对难易分类样本的关注来解决类别不平衡问题，提高模型对号灯目标的检测能力。实验结果表明，相较于原基线YOLOv8n模型，改进后的模型在参数量和计算量分别降低37.7%和52.8%的情况下，精度和mAP@0.5分别提升3.3%和2.2%，达到98.3%和98.7%，可以满足实时准确识别船舶号灯的要求。

为保障船舶极地航行的安全性和经济性，提出一种综合考虑水深、海冰密集度及海冰厚度等多风险因素的航线规划方法。首先，对于全局航线规划，采用极地操作限制评估风险指数系统（POLARIS）计算北极安全水深区域的风险指数结果（RIO）,将风险等级重新分类赋值为风险成本，采用地理信息系统（GIS）最低成本路径分析法生成的安全水深区域最低风险成本航线作为全局推荐航线。其次，提取航线各风险等级的栅格比例进行航线可行性评估。最后，考虑船舶航行时复杂多变冰情条件下船冰碰撞风险，结合国际船级社协会（IACS）极地级船舶操作限制对照表，针对全局航线沿途大于极地操作限制船舶航行最大海冰厚度的区域，采用融合改进A^*与动态窗口法（DWA）进行局部航线规划。对采取不同风险因素的全局及局部航线比较分析表明：本文规划的全局航线在避免搁浅的同时航行风险最低；船舶沿局部规划航线航行时能够针对阻塞航道的新生冰进行避碰。

根据北极航运数据反映的变化规律，系统整理北极航运特点为：夏秋季节通航，航运量受外部条件制约，航运结构单一，以外部运输为主。在此基础上，提出运输时间、运输复杂度和运输范围均更适合北极航运的钟摆运输模式，从支点港口、船型和模块化运输三个方面进行北极东北航线钟摆运输模式设计，并比较分析钟摆运输模式与传统运输模式和混合运输模式的全年航运收益。结果表明：北极东北航线钟摆运输模式相比其他两个运输模式，每年可多完成一个航次，年航运收益分别增加9%和11.3%。

针对由全球海上船舶数量增长导致的碰撞事故频发问题，提出一种基于深度强化学习(DRL)算法的船舶智能避碰决策模型，基于对抗双深度Q学习(Dueling-DDQN)与船舶领域模型的建立，设计奖励函数时充分考虑了《国际海上避碰规则》(COLREGs)及船舶偏航等要素，以确保避碰决策的合规性与合理性。搭建仿真环境模拟多船会遇场景，并利用神经网络模型处理复杂环境信息，进行模型训练与验证。实验结果表明，相比传统深度Q学习算法，本文模型在收敛速度和稳定性方面均表现出显著优势，能够准确判断会遇局面，并依据COLREGs采取恰当的避碰措施，展现出较高的决策准确性和可靠性，可为船舶在复杂海况下的智能航行提供有效的决策支持。

为解决基于深度Q网络（DQN）算法进行智能船舶全局路径规划时存在的规划路径距离障碍物过近、拐点过多、大拐角及算法收敛速度较慢等问题，提出基于噪声DQN(Noise-DQN)的全局路径规划方法。首先，为使智能船舶与障碍物保持安全距离，减少路径拐点和大拐角，在传统奖励函数的基础上增加了额外的航向奖励函数、时间奖励函数、拐点奖励函数和安全奖励函数。然后，针对复杂航行场景中算法收敛速度慢的问题，在DQN神经网络的输出层引入参数噪声，提高了DQN网络收敛速度。最后，针对大连和舟山实际海域环境开展仿真研究。结果表明，本文提出的Noise-DQN算法相比传统DQN算法，收敛速度得到了显著提升；规划的全局路径在安全性和经济性方面得到了大幅度提高，更加符合船舶的实际航行需求。研究成果可为智能船舶全局路径规划提供一定的参考。

基于5种可以指示赤潮爆发的子指数及其综合方式，提出一种可用于多光谱卫星图像中赤潮识别的线性综合识别指数(LCI)方法。根据大连市星海湾现场实测的多日赤潮连续监测光谱数据，开展支持向量机与逻辑回归分类，并得到分类平面系数作为归一化的子指数组合权重，获得了两种较佳的赤潮识别指数组合方式，该两种方式在验证集上均取得了F1分数0.86以上的分类效果，且LCI数值与赤潮发生的概率也呈正相关。将得到的分类系数应用于多光谱卫星图像的赤潮像元提取，结果显示，两种线性综合指数均在图像中成功提取出赤潮区域。本文提出的赤潮综合识别指数为遥感图像中的赤潮识别提供了新的光谱指数运算方法。

由于水下介质散射和吸收等固有特性，水下图像面临图像模糊、低对比度和颜色失真等多重降质问题，严重影响视觉感知性能。针对上述问题，提出基于深度估计和梯度下降策略的水下图像恢复与增强框架（UIRENet）。首先，借助卷积、非线性激活函数模块，构建深度感知网络，实现对不同退化区域的场景深度感知，克服场景深度依赖的退化；其次，提出梯度优化策略，优化卷积网络参数，提升深度网络增强性能；最后，结合感知损失、边缘损失和水下色彩恒常损失，形成水下图像增强网络损失函数。通过在UIEB-90、UIEB-M和EUVP数据集上开展综合测试实验，验证了UIRENet框架在降低水下图像模糊度、提升视觉效果方面均显著优于目前典型水下图像增强方法，特别在客观评价指标UIQM上，相比CLAHE、ICM、GC、IBLA、DCP、ULAP、FUnIE-GAN、UGAN和Uformer等方法分别提高0.3700、0.6446、0.5919、1.3081、1.3032、1.1672、0.0593、0.1329和0.0934。

为给人群疏散问题研究提供准确可靠的依据，本文提出一种基于深度卷积神经网络的人群疏散运动仿真模型。为获取神经网络训练所需数据，采用CSRNet神经网络和DBSCAN算法从监控视频中提取真实人群轨迹数据，通过深度卷积神经网络的训练，对真实的人群行为模式进行深度学习，并利用训练出的深度卷积神经网络建立人群运动仿真模型。结果表明，该模型可准确预测人群的运动行为，真实模拟人群的运动轨迹，可为应急疏散策略的制定和公共场所疏散通道的设计提供依据。

为验证液滑环在长期海洋环境下功能与结构的安全性和可靠性，开展液滑环综合性能测试方法研究。根据“南海奋进”号浮式生产储卸油船(FPSO)新增的8英寸国产液滑环产品的性能指标要求，设计用于模拟动态海洋环境的试验测试装置，并制定两项磨合试验和四项功能性压力试验测试方案，分别测试液滑环在静态和动态摇摆条件下的密封压力、旋转扭矩和流体传输性能。结果表明，国产液滑环的综合性能符合设计指标要求，为今后国产化液滑环的性能测试与验证提供了借鉴。

针对突发障碍物影响下的无人艇编队轨迹跟踪控制问题，提出一种基于改进动态窗口法的自主-跟随双模式避障模型预测控制方法。首先，为实现无人艇避障规划和控制的更好融合，在动态窗口算法评价函数设计中引入纵向速度和艏向角速度震荡约束项以减少速度和艏向角的抖动，提出一种基于中间距离计算引导方位角的策略以减少无人艇避障过程中的急速转弯情况。在跟随艇自主避障过程中，设计基于预测终点与期望位置偏差的评价项，同时，结合队形保持信息修正避障终点，以减小整个无人艇编队队形的偏离。其次，基于线性化泰勒展开原理，设计无人艇编队的预测模型，通过系统输出测量值与模型预估值之间的预测误差对模型的预测值进行修正，同时，采用滚动式有限时域的反复在线优化策略，提出一种融合自主-跟随双模式避障策略的无人艇编队轨迹跟踪模型预测控制方法。最后，设计非线性干扰观测器对环境干扰进行补偿，结合终端惩罚理论构造李雅普诺夫函数证明系统的稳定性。仿真实验验证了本文无人艇编队避障和轨迹跟踪控制算法的有效性和可靠性。

为有效控制海运环境下易流态固体散货因液化而导致的船舶倾覆事故风险，基于船舶运动学及波能理论，采用AWQA水动力计算软件，模拟分析全球固体散货海运主力船型在各典型海域航行过程中所遭遇的外界环境载荷，并根据土动力学理论及三轴试验结果对相关外界环境载荷进行货物液化风险的等效分析，在此基础上，构建货物液化风险评估模型。基于风险评估模型及其数值计算样本，采用BP神经网络算法完成货物液化风险快速预测，实现了货物海运液化风险的快速智能预测，并通过模型的权值矩阵及阈值矩阵得到BP快速预测模型的显性表述。运用该预测模型，对4种典型易流态固体散货海运环境下的液化风险进行快速预测，预测结果与评估模型结果具有很好的一致性。该预测模型可基于船型和海况等参数快速、有效预测易流态固体散货海运液化风险，为一线海事监管提供了安全方法，同时对IMSBC规则的发展也起到良好的促进作用。

考虑货主对追溯信息的偏好，构建港口、承运人和货运代理的三级航运供应链，由各方分别主导区块链溯源系统的建设，结合成本分摊策略，使用Stackelberg博弈模型，对比分析基准模式与三种区块链技术模式下的最优定价策略。此外，考虑了不同政府补贴模式下的补贴力度和成员定价策略。研究结果发现：区块链技术对于航运供应链成员来说并不总是最优决策，这与成本分摊比例、货主对追溯信息的偏好及航运文书延迟成本有关；当货主对溯源信息偏好较高，而溯源成本较低时，各方应提高溯源水平，从而提高自身收益；政府的固定补贴模式无法给跟随者带来收益，而在追溯补贴模式下，当航运链领导者的分摊比例高于一定阈值时，追溯补贴力度的提高会使整个供应链的利润最大化。

针对运动水声通信难以低复杂度精准获取时变信道状态信息的问题，提出基于快速信息收集和虚拟训练序列（FIC-VT）的低复杂度双向水声信道精准估计算法。采用叠加训练（ST）方案，将符号序列和训练序列线性叠加，使得训练序列持续传输，提高时变信道跟踪能力。基于置信传播，提出FIC-VT算法，将一块数据分成多个短块，每个短块又分成多个子段，通过快速信息收集算法，将多个子段的信道信息进行融合，从而获得每个短块的低复杂度局部信道估计。利用短块间的信道相关性，对多个短块的信道信息进行双向信息融合，从而获得当前短块的低复杂度全局信道估计。基于Turbo均衡，将估计的符号序列虚拟为训练序列（VT），通过迭代计算实现时变水声信道低复杂度精准估计。本文算法由快速傅里叶变换（FFT）实现，每个抽头计算复杂度仅为对数级。计算机仿真、水池运动通信试验和胶州湾运动通信试验验证了本文算法的有效性。

针对四体无人艇的航行阻力性能受其分布式片体横、纵间距耦合影响的问题，通过综合对比多种片体布局方案在不同航速工况下的阻力系数，对自主设计的四体无人艇的片体布局进行优化。首先，构建多种布局方案，基于计算流体力学数值模拟方法与Fluent求解器对其三种航速工况下的静水阻力系数进行对比分析；其次，设计综合阻力系数评价函数，选取阻力性能最优的片体布局方案；最后，通过对比优化前后的航行兴波高度与片体表面压力进一步验证布局优化对整船航行效果的改善作用。仿真结果表明，片体的纵间距是影响整船航行阻力的主要因素，片体布局优化后的综合阻力系数较优化前减小约12.9%,并且能够有效减小无人艇的航行兴波高度与片体表面压力。

为提高低负荷下天然气/柴油双燃料发动机对HC的转化率，设计一种基于流向变换的三元催化转化器，建立了单通道内流向交换HC和CO催化转化化学反应过程数学模型，并利用ANSYS FLUENT软件进行求解，开展流向变换三元催化转化器工作特性数值模拟。结果表明：发动机为低负荷工况时，设计的流向变换三元催化转化器可以有效控制HC的排放；流向变换操作相对于单向流动对HC及CO的转化率明显提高，若忽略换向突变的影响，流向变换操作相对于单向流动对HC转化率的提高幅度为3.9%～6.4%,对CO转化率的提高幅度为2.0%～2.7%,而对于NO_x转化率的提高幅度较小，仅有0.6%左右；转化器换向时间的设计不易过大或过小，建议换向时间为10 s～15 s;随着进口速度的增大，转化器的最高温度降低，HC与CO的排放量增大且转化率降低，但对NO_x的转化影响较小。

针对一种海湾跨越的创新型工程结构——水下悬浮隧道（SFT），以日本喷火湾的SFT设计方案为对象，结合ABAQUS有限元分析软件，建立SFT的三维实体模型，分析跨中及端跨位置的单根锚索断裂、多根锚索连续断裂情况下，水下悬浮隧道的侧向变形和扭转运动响应特性，通过参数敏感性分析了重浮比对断索响应的影响。结果表明，跨中连续两根锚索断裂较单根锚索断裂下的最大扭转角度响应增加了近三倍，竖向位移响应增加了近一倍；增大锚索安全系数对避免连续断索十分重要。另外，提出了适用于动力响应分析的SFT等效模型，可以准确反映隧道整体的动力特性及各种荷载下的变形特性。

针对海上立体通算融合网络面临的通信与计算资源瓶颈及复杂的无线环境问题，研究一种基于无人机携带智能反射面（IRS）辅助海上通算融合网络计算卸载方法。首先，构建以最小化总能耗为目标的无人艇计算卸载率、边缘服务器计算资源分配、IRS相位和部署的联合优化问题。其次，为解决高维耦合优化问题，基于交替优化方法将原始问题解耦为两层子问题进行迭代求解，分别基于松弛法和双延迟深度确定性策略梯度算法优化计算卸载率和通算资源。仿真结果表明，相比基准方法，本文的计算卸载方法可以在满足时延要求的同时有效降低总能耗，并在各种任务场景中展现出优越的性能。相比无IRS方法，本文的计算卸载方法在总能耗方面平均降低42.0%。

针对AUV 6自由度运动非线性和强耦合性，提出一种基于蜣螂优化（DBO）的深度双向时域卷积神经网络的非线性系统辨识建模方法。首先，采用双向时域卷积网络（BiTCN）、双向门控循环开关（BiGRU）和注意力机制构建深度双向时域卷积神经网络（Deep-BiTCN），建立AUV 6自由度非线性黑箱模型。其次，为提高Deep-BiTCN模型预测精度，采用DBO算法对模型超参优化。最后，与支持向量机（SVM）和随机森林（RF）模型比较，结果验证了本文运动建模方法的可行性和有效性。实验结果表明，DBO使得Deep-BiTCN算法模型均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（SMAPE）分别降低了58.94%、49.22%，决定系数（R2）提高了0.73%。本文的运动辨识模型精度高、收敛性强，避免了由于运动非线性导致的预报误差大、强耦合运动系统易发散的问题，可为AUV运动提供一种有效的建模与预报方法。

针对需求不确定性下的出口海陆仓质押融资风险问题，运用双重Stackelberg主从博弈原理，构造进口商、出口商、海运公司三方的利润函数，利用条件风险值（CVaR）风险测度方法，以供应链整体利润最大化为目标，建立风险测度下海陆仓融资优化模型，论证分析海运公司质押率、出口商交货提前期和进口商订货批量等最优决策结果。研究表明，进口商订货批量、出口商交货提前期随着海运物流公司质押率的增大而减小；海运公司最优质押率与出口商风险规避系数、海运公司质押服务费率及质押物市场售价均呈负相关，与进口商的风险规避系数、进口商进价均呈正相关。研究结论可为出口海陆仓质押融资各方提供有益的决策参考。

为更好地分析船舶引航事故中的人为因素，建立一个船舶引航事故人为因素分析模型，识别并评估船舶引航过程中关键风险因素的传递路径。首先，基于事故报告对原有的人为因素分析和分类系统（HFACS）框架进行调整和细化，识别出船舶引航事故中的人为因素；其次，基于HFACS框架内部的逻辑关系和贝叶斯网络（BN）理论，构建船舶引航事故HFACS-BN模型，并验证模型的可靠性；最后，综合BN推理和灵敏度分析识别关键风险因素传递路径。研究结果表明，在所有人为因素传递路径中，“R1（行为错误）→P2（操作者状态不佳）→S2（运行计划不当）→M2（组织氛围较差）”为关键风险因素的传递路径。针对船舶引航事故中的人为因素实施有效的管控措施，对于阻断风险的进一步发展具有重要意义。

针对执行器故障和未知环境扰动下的多无人艇协同包围控制问题，提出一种基于扰动观测器的固定时间滑模容错控制方法。该方法基于分层控制思想，将协同包围系统解耦为制导层与控制层。首先，在制导层设计一种结合漂角观测器的固定时间分布式协同控制律，以实现无人艇等距旋转包围目标；其次，在控制层将执行器故障视为该层受到的扰动，引入固定时间扰动观测器，对执行器故障和未知环境引起的非线性集总扰动进行在线观测，并设计固定时间滑模控制器对其进行补偿，在保证动力学误差快速收敛的同时平滑控制输出；最后，基于Lyapunov函数证明闭环控制系统的稳定性，并通过三艘无人艇的对比仿真，验证了所提方法能够有效减轻执行器故障对协同包围任务的不利影响。

为更好地指导船舶进行避碰，提出一种考虑船舶避让能力的碰撞危险度评价方法。首先，结合AIS数据、NOMOTO操纵运动方程、COLREGS和船舶领域入侵度量模型，建立与最晚施舵时机、安全避让角度集相关的两个危险度评价指标，即避让难度（AD）和避让时间紧迫度（ATU），分别从空间和时间维度对危险度进行评价。其次，采用CRITIC法确定两个指标的权重。最后，采用宁波舟山港区外海水域数据进行不同场景的多危险度对比实验。结果表明，该方法综合考虑了不同船舶的操纵性能差异、COLREGS及船间相对运动趋势，同时，在多船危险度评价过程中特别关注了避让操作可能引发的潜在碰撞危险，实现了更为合理的船舶碰撞危险度评价，对船舶避碰决策具有一定的参考价值。

为有效解决模糊情境下货代联盟的收益分配策略问题，创建了梯形模糊数改进Shapley值。该合作博弈解通过均衡货代企业的满意度，进而提升货代联盟的稳定性，增强其市场竞争力。在模糊情境下，通过最小化超额贡献，实现局中人满意度最大化，并据此计算出梯形模糊数最小二乘贡献，用其代替经典Shapley值的边际贡献，从而创建梯形模糊数改进Shapley值。算例结果表明，梯形模糊数改进Shapley值充分考虑了局中人的满意度，使得收益分配策略更加公平、合理，有效解决了货代联盟等具有模糊不确定性合作联盟的收益分配策略问题，进而促进合作联盟的稳定和持续发展。

针对内河船舶航行场景复杂、航海雷达图像形状与颜色特征较少且难以标注的问题，提出一种改进的YOLOv8航海雷达图像目标检测方法。首先，为缓解标注错误与模型过拟合问题，在模型训练阶段引入标签平滑策略；然后，结合雷达图像特有的位置先验信息，设计一种基于坐标的卷积结构用于同时提取目标的形状、颜色和位置特征。为验证该方法的有效性和优越性，对采集的长江航道雷达图像在不同天气环境下进行对比试验。结果表明，本文方法在保证目标检测实时性的同时，精确率达到91.52%，平均精度较经典YOLOv8提高了5.17%，可为提升内河航运现代化与智能化管理水平提供技术支持。

为获取高质量的粒子图像，提出一种双分支残差卷积神经网络DBRNet用于粒子图像测速(PIV)技术中的粒子图像增强。首先，设计一种由残差块组成的双分支卷积神经网络对输入的粒子图像对进行特征提取，同时，采用编码-解码器对粒子图像对的特征信息进行有效融合。其次，自主生成具有挑战性的图像增强数据集训练模型参数，其中，包含不同浓度的高斯噪声、光强噪声及多种真实的干扰背景，以充分模拟真实流体场景。结果表明，本文方法能够有效处理合成图像和真实图像中的噪声干扰，实现图像增强；利用速度场估计算法处理经本文方法增强后的粒子图像对可以得到更高精度的速度场。

聚焦于“出行即服务(MaaS)”服务平台的核心受众群体，即公共交通用户，研究其对MaaS服务平台使用意愿的内在机理，深入理解促使这类群体使用MaaS服务的驱动因素。本文将公交用户群体细分为被动乘客群体和选择性乘客群体，以辽宁省大连市的问卷调查数据为基础，采用多指标多因素结构方程模型，深入探讨该两类群体对当前公交服务水平的满意程度与其对MaaS服务使用态度和行为意向之间的相互关系。研究发现，乘客对MaaS服务的态度和使用意愿与其对公交服务的满意度呈正相关，但两类乘客在满意度转化为MaaS使用意愿的过程中存在机制差异，选择性乘客的满意度直接转化为使用意向，而被动乘客则先通过改变对MaaS的态度，进而影响其使用行为。因此，推广MaaS服务时需针对不同乘客群体制定差异化策略，即对选择性乘客应突出MaaS服务的高效便捷，对被动乘客则应体现MaaS服务质量和环境舒适度。此外，性别、年龄、换乘频率等因素也影响MaaS使用意愿。上述发现为相关部门规划MaaS服务平台、优化公交服务及提高MaaS普及率等方面提供了决策依据。

为精确预测弹性鼠笼结构刚度，基于刚度理论公式，采用遗传算法对弹性鼠笼的几何结构参数进行优化，并建立三维有限元模型，对比计算了ANSYS软件中Remote force和Bearing load两种不同加载方式下弹性鼠笼刚度，分析了笼条两端根部倒圆角对弹性鼠笼刚度的影响。设计搭建了弹性鼠笼刚度实验系统，并将弹性鼠笼实验件的刚度测试结果与数值模拟结果进行了对比。结果表明，采用Remote force和Bearing load两种加载方式的有限元计算刚度与实验测试刚度的偏差均在3%以内。在弹性鼠笼的工程设计分析中，有限元法相比理论公式法可显著提高弹性鼠笼刚度的预测精度。

为解决无线充电设施选址与油电混编车队运营策略的联合优化问题，建立一个考虑公交运营条件和纯电动公交车电量等约束的混合整数规划模型，以最小化总运营成本(包括公交车辆使用成本、碳排放成本及无线充电设施建设成本等)为目标，实现无线在途充电环境下的油电混编车队运营调度优化。使用自适应大邻域搜索算法求解模型，并设计相关算例模拟不同的车队构成和充电策略，同时，分析不同情况下的总运营成本。此外，对无线充电设施的充电功率对结果的敏感性进行研究，以更好地理解这一模型的性能和鲁棒性。研究结果表明，在无线充电环境下，油电混编公交车队的总运营成本最低，并且，随着无线充电功率的增加，无线充电站点的规划数量和燃油车辆的投入均会减少。本文建立的无线充电站点选址与油电混编车队调度模型能够有效降低公交车队的总运营成本。

为研究客船人员恐慌情绪传播的影响，基于人格OCEAN模型和SEIRS传染病模型，建立P-SEIRS恐慌情绪感染模型，结合Anylogic疏散仿真软件建立考虑恐慌情绪感染的人员疏散模型，分析恐慌情绪传播下客船人员的疏散过程，探究初始恐慌人员比例、敏感度、设备干预及引导者数量对恐慌情绪传播和疏散效率的影响。仿真结果表明：恐慌人员会加剧拥堵状况，导致疏散时间增加；人群敏感度越高，恐慌情绪传播越快，疏散过程中会产生更多恐慌行人；设备干预及适量的引导者有利于提高乘客的疏散效率，但过多的引导者则会延长疏散时间。

为优化欠驱动船舶自动靠泊的轨迹规划问题，避免陷入局部最优，提出一种考虑船舶运动学模型整体约束和障碍物约束的实时轨迹规划方法。在栅格化地图基础上，基于A*算法规划全局最优路径，运用冗余点删除策略得到轨迹规划的参考航路点。考虑到船舶靠泊为动态过程，基于扩展动态窗口算法（EDWA）对船舶恒力阶段和减速阶段的靠泊轨迹进行预测，并引入比例积分微分（PID）控制方法调整船舶航向。对所有预测轨迹进行可行性检验后，利用考虑目标点、参考航路点和障碍物等约束的评价函数得到最优轨迹，其相对应的力作为船舶的控制输入。在下一个采样时间基于船舶当前的控制输入和运动状态重复以上步骤进行实时规划，直至船舶到达目标点。以日照港为仿真场景验证本文方法的可行性，结果表明，该方法能够在较短时间内引导船舶避开障碍物到达指定泊位，轨迹与最近障碍物的距离为144.1428 m，轨迹长度较传统A*+EDWA长47.26 m，但规划时间减少了55.12%，表明了本文方法的优越性。

为探究泡沫沥青含水率、水泥/石灰、沥青老化程度与温度等因素对泡沫沥青冷再生胶结料（由水泥/石灰、老化沥青和泡沫沥青组成，以下简称胶结料）界面特性的影响，采用分子动力学方法，构建不同类型的胶结料分子模型，以界面能、相互作用能、内聚能密度（CED）与水分子径向分布函数（RDF）为计算表征指标，定量分析胶结料中各组分材料之间的界面特性，进而揭示各组分材料相互作用的微观机理。研究结果表明：在其他组分材料特性相同条件下，包含长期老化沥青（LTAA）的胶结料较包含短期老化沥青（STAA）的胶结料具有较低的界面能、相互作用能、CED和水分子RDF；胶结料中的泡沫沥青含水率为2.4%时，胶结料界面能、相互作用能、CED和水分子RDF最高，胶结料中的泡沫沥青含水率为1.8%时，胶结料界面能、相互作用能、CED和水分子RDF最低；与采用CH表征的石灰相比，采用CSH表征水泥的胶结料具有较高的界面能和相互作用能，但其CED和水分子RDF较低；在温度为303 K～308 K时，含STAA的胶结料相比含LTAA的胶结料具有较高的界面能、相互作用能，但在温度为313 K～318 K时，相应结果则反之，而温度升高时，胶结料的CED基本保持不变；与含CH的胶结料相比，含CSH的胶结料具有较高的界面能、相互作用能，并随着温度的增加逐渐升高，并在318 K时达到最高值，但两者CED均保持稳定；随着温度的增加，不同胶结料的水分子RDF均随之上升，水分子大量向端部集中，对胶结料界面特性造成不良影响。

针对中点箝位型三电平整流器直流侧中点电位不平衡问题，提出一种基于改进虚拟空间矢量的有限集模型预测控制（IVSV-FCSMPC）策略。首先，以多矢量合成为基础，依据虚拟空间矢量不会造成中点电位波动的特性，构建基于电流跟踪控制的单目标价值函数，实现无权重系数型预测控制；其次，设计基于中点电位反馈的动态调节因子，调节矢量合成过程中的正负小矢量和中矢量作用时间，在低调制度的小扇区范围内同时调节两对冗余小矢量，在无冗余矢量作用的高调制度小扇区范围内通过改进虚拟中矢量抑制中点电位波动，优化虚拟空间矢量开关序列，实现全调制度范围内的中点电位平衡精确控制；最后，基于三电平整流器硬件平台进行实验验证。结果表明，本文设计的控制算法具有良好的电流跟踪控制性能，中点电位平衡控制效果优异且响应速度较快。

为探究不同泄压口面积对氢-空气火焰形态演化的影响，采用自建实验平台进行氢-空气爆炸实验，并利用OpenFOAM开源软件进行数值模拟，分析不同泄压口面积（0、25%、50%、75%、100%）下的爆燃特性和火焰形态。结果表明：泄压口面积对火焰形态影响较小，但影响火焰形成时刻。随着泄压口面积增大，郁金香火焰传播速度增大，爆燃压力降低，且峰值出现时刻延迟。泄压口面积的变化通过影响未燃气体的流场结构进而影响火焰形态，较小的泄压口面积有利于未燃气体形成漩涡结构，促进平板火焰和郁金香火焰的形成。泄压口面积是影响氢气火焰形态和爆燃特性的重要因素，通过优化泄压口结构参数，可以有效控制氢气火焰的传播速度和爆燃压力，降低爆炸风险，对氢能安全使用具有重要意义。

针对由短时船舶交通流数据的非线性与非平稳性特征导致的预测精度低的问题，提出基于注意力机制的堆叠LSTM船舶交通流预测模型。采用堆叠式LSTM神经网络捕捉短时船舶交通流数据的时序特征，并通过引入注意力机制更好地学习全局性特征，以提高船舶交通流预测精度。提取长江下游三个航段的船舶AIS数据构建船舶交通流数据集，并将其用于本文模型的训练和测试。结果表明，相较HA、ARIMA、GPR、LSTM和Seq2Seq等基线模型，在交通流量宏观参数预测中，本文模型的均方根误差和平均绝对误差两个评价指标均有所降低；与最优基线模型相比，本文模型在船舶交通流预测中表现出更高的精度，其均方根误差降低4.05%,平均绝对误差降低4.04%。

为帮助拖运企业实现高运转与低成本的均衡化运营，提出一种基于“三角拖运”策略的拖运企业联盟模式。首先，构建一个两阶段利润分配模型，用于完成联盟内集卡调度、集装箱路径规划及联盟内部企业间的利润分配；然后，以一个集装箱港口的拖运企业联盟为例，利用CPLEX完成对模型验证与分析。算例结果表明：基于“三角拖运”的联盟模式可有效提高拖运效率和联盟利润；基于利润与贡献的最小二乘值利润分配方法中，自身利润越大、贡献越高的企业分得的联盟利润越多，但随着利润重要度参数的增加，贡献较高的企业分得的联盟利润逐渐下降；客户满意度、资源投入、风险承担能力等影响因素的权重与企业的分配利润呈正相关。与平均分配法及Shapley值法等传统利润分配方法对比，本文提出的两阶段利润分配模型有效提高了联盟企业合作的稳定性。

为解决船舶路径跟踪中的欠驱动和船舶模型不确定问题，提出一种基于鲁棒视线制导方法的神经网络滑模控制器。首先，利用鲁棒视线制导方法解决欠驱动船舶输入自由度维数小于输出自由度维数的问题，同时，减少船舶运动学差异的影响；其次，把径向基函数神经网络和滑模控制方法相结合设计控制器，减少外界干扰的影响，实现了欠驱动船舶的路径跟踪；最后，通过李雅普诺夫稳定性定理分别证明了所设计制导系统和控制系统的稳定性。该控制器引入鲁棒视线制导方法对制导系统进行设计，在减少外界干扰影响的同时考虑了船舶运动学差异的影响。仿真实验分别实现了欠驱动船舶的直线路径跟踪和曲线路径跟踪，验证了所设计控制器的有效性和可行性。

针对船用消防蛇形机器人蜿蜒运动中产生的偏移使机器人无法在船舶复杂管系间隙间有效运动的问题，基于超冗余蛇形机器人的运动学模型，从运动学和力学角度分析非线性偏移的原因由关节间旋转过程中产生的扭转力矩引起。通过实验获得摆动幅度、相邻连杆之间运动相位差对机器人法向偏移的作用规律，证明了该两个参数只能对机器人的法向偏移程度产生影响，并不能有效消除偏移。基于Serpenoid控制曲线建立一个简单、高效的自适应偏移矫正控制算法，并开展Webots机器人仿真和样机试验。结果表明，消防蛇形机器人的平均最大径向偏移量减小42.8 cm,降低了75.2%,在未改变机器人运动形状前提下，可满足船舶狭窄环境的工作需求。

为在管道泄漏初期及时检测出微小的滴漏故障，提出一种管路滴漏视觉监测模型。采用均值背景差分法检测管路滴漏，提取液滴前景的特征参数，结合虚拟线圈法，基于滴漏液滴个数进行流量统计，提出滴漏体积流量的评估方案。采取搭建滴漏实验台的方法获取滴漏视频对模型进行验证，结果表明，该模型能够很好地检测出管道滴漏液滴，特别是对于滴漏频次较慢的泄漏，能够准确统计出滴漏个数且准确率在98%以上，泄漏体积流量的估计值相对误差在20%以内。该方法可以有效对管路滴漏进行监测，为管路维修决策的制定提供了参考。

为获得高性能无人艇（USV）的航行路径，提出一种基于多策略改进的麻雀搜索算法（MISSA）。首先，设计了带转向角惩罚项的适应度函数；其次，利用黄金正弦法与参数自螺旋设定对位置更新策略进行改进，同时，在位置更新过程中加强了麻雀个体间的信息交流，以平衡全局探索与局部搜索过程；再次，引入混沌圆映射以提高初始麻雀种群的质量和多样性；最后，设计了局部搜索优化机制以解决原始麻雀算法（SSA）容易陷入局部最优的问题，得到适应度更佳的全局路径。仿真结果表明，相较改进A^*、结合遗传的改进蚁群及原始SSA等三种优秀算法，本文MISSA算法在路径距离、转向角度与次数等关键性能指标上均表现最佳，为无人艇自主安全运行提供了一种有效途径。