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公开(公告)号：CN117682021B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202311866676.4
申请日：2023-12-29
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种水弹性船模船体梁设计方法，规范了缩尺比的取值方法，将总的试验船舶船体梁分成变截面的第一试验船模船体梁和第二试验船模船体梁，更精确地满足了实船与船模刚度相似以及质量相似的要求；通过试验船模船体梁的重心高度，第二试验船模船体梁底部的最低点所在的水平面相对于试验船模底部的水平面的高度，第一/第二试验船模船体梁的横剖面面积、第一试验船模船体梁底部与第二试验船模船体梁顶部之间的距离完成对船体梁的设计。解决了当前水弹性船模船体梁设计方法中的部分关键问题，提高了水弹性船模试验的理论精度，为船舶模型试验技术研究的进一步发展提供了参考依据，更好地保障了基于水弹性船模试验的大型船舶的结构安全性。
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公开(公告)号：CN117707184A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311836703.3
申请日：2023-12-28
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明公开了一种无人船编队动态节能方法，S1：获取原始编队的间距配置和阻力数据，得到对应的编队整体能耗；S2：得到决策变量特征因子，实施动态化处理得到动态化处理后的决策变量，进而得到当前编队的间距配置以及当前的能耗结果；S3：建立编队时域数据矩阵，得到编队生存时间和未来时刻能耗结果；S4：构造种群进化指标方程，将使编队生存时间最大化，未来时刻能耗结果最小化作为优化目标，求解种群进化指标方程；基于遗传算法和局部最优决策变量，得到全局最优决策变量，进而得到无人船编队的节能编队队形。本发明能够高效率、低成本获得编队队形，获得的编队队形能够在动态环境中提升节能率和生存时间，实现编队队形在动态海浪中的持续节能。
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公开(公告)号：CN117193319A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311324972.1
申请日：2023-10-12
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种劣势无人艇集群协同拦截优势无人艇的方法，包括：获取防御艇的最优拦截点的二维空间位置坐标；并基于第一博弈模型，获取参与者所采取的第一策略的综合收益，确定防御方所采取的最终的防御方第一策略；基于第二博弈模型，获取参与者所采取的第二策略的综合收益，以获取防御方最终第二策略，并防御艇的下一决策时刻的二维空间位置坐标进而判断拦截任务是否结束。本发明考虑了不同防御艇的最小转弯半径的不同，并依托第一博弈模型和第二博弈模型的双层博弈模型，共同制定对防御方在下一决策时刻的执行策略，能够很好的将防御方的数量优势转化为博弈优势。能够使劣势无人艇集群在拦截优势无人艇时具有较好的表现，具有较强的可行性。
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公开(公告)号：CN117193017A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311309556.4
申请日：2023-10-09
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种固定时间无人艇精确协同路径跟踪控制方法，包括构建无人艇的协同运动模型，构建无人艇的路径参数和对应的参考路径，设计固定时间路径参数更新律，基于无人艇的协同运动模型和更新后的参考路径设计无人艇的位置跟踪误差方程，根据位置跟踪误差方程设计无人艇的固定时间航速航向制导律，设计固定时间扰动观测器、误差性能指标函数、动态事件触发机制、纵向和艏向滑膜函数，基于固定时间扰动观测器、速度期望值、误差性能指标函数、动态事件触发机制与纵向和艏向滑膜函数设计速度控制律，速度控制律用于控制无人艇的速度在固定时间内与速度期望值的误差收敛于原点。实现在多种干扰的情况下，使多无人艇进行准确的协同路径跟踪控制。
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公开(公告)号：CN118092172B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202410208647.7
申请日：2024-02-26
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于微分博弈的水面无人艇进攻受保护目标区域的方法，基于进攻型水面无人艇的运动模型，得到进攻型水面无人艇的进攻点，根据进攻型水面无人艇的进攻点位置坐标和进攻型水面无人艇的位置坐标，获取进攻型水面无人艇的进攻角，所述进攻型水面无人艇的进攻角的单位矢量与当前航向角的单位矢量之间的内积的一阶微分和进攻型水面无人艇的状态条件；进而获取进攻型水面无人艇的航向控制输入，以构建进攻型水面无人艇的进攻策略。在进行求解的过程中，不需要计算复杂的微分方程组，大大降低了策略求解的难度和求解时间，能够适应高动态的海面战场形式。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118625806A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410664205.3
申请日：2024-05-27
Applicant: 大连海事大学 , 珠海云洲智能科技股份有限公司
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明公开了一种障碍物环境下无人艇集群协同捕获移动目标的方法，通过获取暴漏区域与遮蔽区域临界点的二维空间位置坐标，获取障碍物影响下的无人艇与移动目标的会遇点的二维空间位置坐标；以基于第一博弈模型，获取第一博弈模型中的参与者所采取的第一策略的综合收益；进根据无人艇集群的第一执行策略的选择概率，基于第二博弈模型，获取无人艇集群的最终的第二执行策略，以获取无人艇的下一决策时刻的航速、航向，进而根据无人艇的下一决策时刻的二维空间位置坐标，判断捕获任务是否结束。本发明考虑了障碍物所带来的负面影响以及正面影响，能够在提升各无人艇之间协同效果的基础上，减弱障碍物所带来的负面影响，扩大障碍物所带来的正面影响。能够使无人艇集群在障碍物环境下快速靠近移动目标，从而使得捕获任务快速完成，具有较强的可行性。
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公开(公告)号：CN118092172A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410208647.7
申请日：2024-02-26
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于微分博弈的水面无人艇进攻受保护目标区域的方法，基于进攻型水面无人艇的运动模型，得到进攻型水面无人艇的进攻点，根据进攻型水面无人艇的进攻点位置坐标和进攻型水面无人艇的位置坐标，获取进攻型水面无人艇的进攻角，所述进攻型水面无人艇的进攻角的单位矢量与当前航向角的单位矢量之间的内积的一阶微分和进攻型水面无人艇的状态条件；进而获取进攻型水面无人艇的航向控制输入，以构建进攻型水面无人艇的进攻策略。在进行求解的过程中，不需要计算复杂的微分方程组，大大降低了策略求解的难度和求解时间，能够适应高动态的海面战场形式。
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公开(公告)号：CN117272642A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311225060.9
申请日：2023-09-21
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于阿波罗尼奥斯圆的水面无人艇入侵方法，包括：建立水面无人艇的运动模型；根据所述入侵艇的半径和防守艇的半径，构造膨胀的阿波罗尼奥斯圆，根据入侵艇与防守艇的转艏角，获取入侵艇的最大偏离入侵角，以获取入侵艇的入侵艇收益函数；根据防守艇收益函数和入侵艇收益函数，获取纳什均衡解，以根据水面无人艇的运动模型，获取防守艇的下一个时刻的位置坐标和入侵艇的下一个的位置坐标，对水面无人艇是否入侵成功进行判定。本发明能够有效地帮助入侵艇进行局部区域的入侵态势分析。
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公开(公告)号：CN119396156A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411531182.5
申请日：2024-10-30
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种可拓展的无人艇集群协同避障决策方法，通过建立基于无人艇集群协同突防任务场景，确定基于马尔科夫博弈模型的进攻方无人艇集群的联合状态空间、动作空间以及奖励函数，建立进攻方无人艇的预测网络，以获取进攻方无人艇的加速度和角速度，完成进攻方无人艇集群的协同避障决策。本发明的预测模型，能够基于多维度的特征输入，对进攻方无人艇的加速度和角速度进行预测，结合注意力机制，使得预测模型具备泛化性和拓展性，解决了当无人艇发生碰撞导致集群规模发生变化时，剩余进攻方无人艇无法继续执行突防任务的问题。
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公开(公告)号：CN118790432A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410859719.4
申请日：2024-06-28
Applicant: 大连海事大学
IPC: B63B79/20 , B63B79/30 , G06F18/2431 , G06F18/25 , G06N3/044
Abstract: 本发明公开了一种基于循环Transformer模型的船舶运动预测方法，通过对船舶运动时间序列数据进行预处理，并将预处理后的船舶运动时间序列数据进行分段，在将分段后的船舶运动时间序列数据序列分块，大大降低了计算机内存资源；进而基于所建立的循环Transformer的船舶运动预测模型，输入至所述循环Transformer的船舶运动预测模型，获取块数据输出嵌入向量序列；最终获取船舶运动横摇角度的预测值、纵摇角度的预测值和垂荡高度的预测值，以对船舶的运动进行预测。本发明通过采用船舶运动时间序列数据，捕捉船舶姿态的长程依赖关系和复杂动态模式，提高预测精度。所建立的循环Transformer的船舶运动预测模型具有良好的泛化能力，能适应实时预测需求，能在短时间内生成准确的船舶姿态预测结果，同时能够有效捕捉船舶运动的非线性和随机性，更好的适应不同类型船舶和海洋环境的变化。
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