-
公开(公告)号：CN118586295B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411053875.8
申请日：2024-08-02
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/25 , G06F30/28 , G06N3/0499 , G06F17/11 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及船舶冰荷载领域，特别涉及一种基于物理信息神经网络的船舶冰载荷预报方法，实现了船舶冰载荷的智能预报。首先利用CFD‑DEM耦合计算得到在破碎冰区航行的船舶的冰载荷力以及当前时刻冰粒子的数量和相对碰撞速度，依此作为网络的训练与验证数据，之后构建冰粒动量与船舶冰载荷之间的动量守恒方程作为物理约束加入到网络的损失函数中，最后建立全连接网络结构。本发明通过建立神经网络数据集，并利用浮冰和船舶冰载荷相关的物理方程约束神经网络，将神经网络结合物理方程，从而在实时破冰的途中计算并预测后续冰面所到来的阻力；让本发明与船体的显示单元结合时，能够根据实际破冰需要的船速完成调节。
-
公开(公告)号：CN118520778A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410968747.X
申请日：2024-07-19
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于水下运动阻力测算领域，特别涉及一种基于物理信息神经网络的水下全回转航行体阻力预测方法与优化系统，具体包括如下步骤：S1.模型参数化；S2.几何重构和样本设计；S3.数据集准备；S4.PINNs网络构建；S5.测试网络模型；S6.求解阻力；S7.预测系统精度验证。本发明创新性地超越了传统的纯数据驱动训练模型，该模型通常依赖于大量的船型计算数据来训练近似模型以达到满意的精度。相反，本发明从基本原理出发，引入了物理信息作为损失函数的一部分，实现了一种深层次的数据驱动方法。即使在CFD样本数量有限的情况下，本发明也能通过利用大量的流场信息作为训练和测试集，不仅保证了模型精度，同时也显著减少计算资源。
-
公开(公告)号：CN117114995A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311157524.7
申请日：2023-09-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T3/40 , G06T5/00 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种港口船用六自由度多视频拼接去雾识别系统，主要包括视频流实时拼接模块、港航环境下光学透雾模块、改进轻量化的船舶识别模块。本发明克服现有航运吊装码头实时大场景监控视野范围缺失，或无法同时将大范围视频展示在同一画面中，同时能进行去雾以及识别船载实时视频智能监控的实际应用问题，本提供一种可以自动拼接为一个宽视野的图像的装置并采用一系列智能拼接，去雾，识别，并使用多种框架来降低程序计算量的同时提升算法稳定性。
-
公开(公告)号：CN114408132A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210063767.3
申请日：2022-01-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于水下机器人技术领域，具体涉及一种带整流罩的水下机器人。本发明采用螺旋桨推进器作为动力来源，利用垂直螺旋桨推进器控制升沉，利用水平螺旋桨推进器控制进退和转弯，同时水平螺旋桨推进器设置于尾部涵道，能减少叶尖的诱导阻力，进而提升水平推进器的推力，同时由于涵道的环括作用，具有更好的安全性。本发明通过水下机器人自身两侧的整流罩有效的减少来流阻力和行进停止时产生的兴波阻力，与普通不带整流罩的水下机器人相比，具有更好的稳定性和操作性，同时两侧伸长的整流罩也能起到水翼作用，为水下机器人提供升力，减少了垂直螺旋桨推进器的负载，提高了水下机器人的机动性能。
-
公开(公告)号：CN110973031A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911310379.5
申请日：2019-12-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种可升降深海养殖网箱。包括框架、设置在框架上的网衣、安装在框架底部的锚泊装置，在框架的中部设置有压载水舱，所述的压载水舱的侧面设有进水阀门和出水阀门，控制压载水舱的进水阀门和出水阀门的开放来控制网箱的升降，所述的锚泊装置包括中央电机、由中央电机驱动的绕链盘、缠绕在绕链盘上的链条、连接于链条末端的锚。本发明解决了传统养殖网箱抗风浪能力弱，抵抗变形能力差，不能自动控制网箱升降的问题，避免了人工喂料，提高了深海养殖网箱的自动化程度，适用于深海养殖。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118114376A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410283893.9
申请日：2024-03-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06N3/08 , G06F30/28 , G06F111/04 , G06F119/14 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了一种基于物理信息神经网络的船舶大幅运动横摇阻尼预报系统及方法，使用融合物理信息的神经网络模型，利用水池试验或计算流体力学数据预报船舶大幅运动下横摇阻尼与附加质量系数，通过物理信息神经网络构建船舶横摇运动非线性方程模型约束，通过最小化横摇运动方程模型损失与预报数据模型损失实现对其横摇阻尼与附加质量系数的预报。本发明弥补了传统船舶横摇预测方法在处理大幅横摇运动时由于非线性因素和快速变化的海洋环境导致的预报误差增大的问题，增加船舶横摇阻尼预报的精度。
-
公开(公告)号：CN117928548A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410041138.X
申请日：2024-01-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/20 , G06N20/00 , G01C21/00 , G01S13/88 , G01S13/937
Abstract: 本发明涉及水域自主导航技术领域，特别涉及一种基于深度强化学习的港口水域的船舶自主导航方法，初始化船舶入港地理节点，按照港口海图生成0.1海里*0.1海里的栅格化网格，构建地图节点信息矩阵M；将船舶位置从纬度坐标系转换为通用横轴墨卡托坐标系；根据电子海图统计该港口区域的浮标数量、类型、和相对位置；根据禁航区域、他船信息和浮标信息，得到更新后的地图信息矩阵G；使用深度强化学习算法进行导航，直至生成最安全的可航路线；本发明将数据触发器作为控制输出中心的方法，解决了船舶在航行过程中通讯故障或仪器失灵条件下，自主系统的控制中心缺少信号输入的问题，为自主船舶导航提供了新的解决方案，保障了港口和船舶的生命财产安全。
-
公开(公告)号：CN114475111A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210050444.0
申请日：2022-01-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: B60F3/00
Abstract: 本发明属于两栖机器人技术领域，具体涉及一种海底陆上两栖机器人。本发明在作业车遇到海沟，岩石堆等极端地形时，利用大功率涵道推进器将机器人主体应急推起，实现“跳跃”机动，越过此地形。本发明采用抗海岸泥沙及海底沉积物型履带，并在履带上加装正弦曲线型履刺，底部负重轮采取坦克常用的扭杆悬挂减震，每个负重轮可以单独利用弹性轮轴的扭力吸收压力。同时本发明预留了通用平台，可加装机械手、摄像头、焊枪等各种功能模块，实现功能的模块化与通用化，保证了水陆两栖转场作业能力。本发明具有强的地形适配能力，并可以根据作业模式切换作业模块，增强了机器人使用的适应性，减少了机器人的总体开发成本。
-
公开(公告)号：CN110999837A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911312052.1
申请日：2019-12-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种抗风浪深海养殖网箱。包括网箱单体、控制系统、连接机构；网箱单体包括六边形框架、安装在框架上的网衣、设置于框架中心的压载水舱和设置于框架底部的收集装置；控制系统包括中央控制台、海浪检测器和网箱检测器；连接机构包括连接轴承、轴承、第一接口、第二接口和第三接口，三个第一接口的一端通过连接轴承铰接，每个第一接口的另一端通过轴承与第二接口和第三接口的一端铰接；网箱单体的六边形框架上设置耳板，第二接口和第三接口的另一端与耳板铰接将网箱单体组合。组装式网箱由若干个单体网箱组装而成，连接结构简单，便于拆卸。本发明可大大改善了鱼类的生存空间，扩大了养殖容量，提高网箱养殖的经济性。
-
公开(公告)号：CN118034323A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410324672.1
申请日：2024-03-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明提出基于分布式软动作‑评论家算法的船舶自主避碰方法，生成以本船为中心的北‑东‑下(NED)惯性坐标系，获取本船和他船的运动信息；计算每艘危险船与本船之间的接近程度映射p(d)；确保自主船的新航向落在安全的速度区间内。本发明能够在确定危险船后对船舶自身操纵性、运动学和国际海上避碰规则进行三方面的多线程交叉验证，给出最优安全矢量；并能够在碰撞无法避免时，及时调整船舶自身位姿，将碰撞损失降到最小；针对任务随机性和系统噪声产生的预测高估问题，使用新的分布式网络训练系统模型，并在训练达到指标后可被搭载在自主船上实现近海或渔区的自主航行。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
33
records
(took 0.03 seconds)
