基于实船数据的船舶航速与油耗优化建模

摘要：

为获得水路运输中船舶的最佳航速,实现燃油效率的最大化,以长江航线货运船的航速、燃油等真实监测数据为基础,提出一种新的船舶航速与油耗优化模型.模型包括白箱模型(White-Box Model,WBM)和黑箱模型(Black-Box Model,BBM)两个部分:WBM由改进后的物理方程和数学公式组成;BBM是BP(Back Propagation)神经网络.两者结合成新的灰箱模型(Grey-Box Model,GBM).通过分析船舶航行过程中影响船舶燃油消耗的多种因素,确定WBM参数,分别用串联和并联的方式将白箱与BP网络结合构建船舶航速与油耗优化模型,采用牛顿-拉普森迭代算法进行求解.计算结果表明:优化模型可在选定的航段内找到最佳的指导航速,并且模型的R2达到了0.945.此外,将建立的模型与单一的WBM进行对比验证,所建立的船舶航速与油耗优化模型得到的最佳航速更加精确,整体误差也从0.130减小到0.071.

关键词：水路运输、燃油效率、航速与油耗优化模型、BP神经网络、牛顿-拉普森迭代算法

所属期刊栏目：43

分类号：U676.3

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金

在线出版日期：2020-05-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：134-138