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公开(公告)号：CN118690663B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411166275.2
申请日：2024-08-23
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 , G06N3/0499 , G06F17/11 , G06F111/04 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于物理信息神经网络的海工平台锚链运动预报方法，包括以下步骤：S1.利用计算流体动力学方法得到物理信息神经网络所需的数据集；S2.采用物理信息神经网络方法通过时间序列预测锚链运动姿态，利用计算流体动力学方法得到锚链受力和受力之后的运动姿态，并收集对应时刻观测点的坐标。本发明可以精准的预测下一秒的平台锚链运动姿态，通过结合计算流体动力学方法和神经网络技术，充分利用物理方程和数据驱动的方法来预测海工平台锚链的运动，提高预测的准确性和可靠性，采用物理信息神经网络方法，将锚链运动涉及的物理方程约束神经网络，使得神经网络能够更好地学习和理解锚链运动的规律，从而提高预测的精度。
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公开(公告)号：CN118690663A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202411166275.2
申请日：2024-08-23
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 , G06N3/0499 , G06F17/11 , G06F111/04 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于物理信息神经网络的海工平台锚链运动预报方法，包括以下步骤：S1.利用计算流体动力学方法得到物理信息神经网络所需的数据集；S2.利用锚链运动涉及的物理方程约束神经网络；S3.利用物理信息神经网络方法通过时间序列预测锚链运动，本发明可以精准的预测下一秒的平台锚链运动姿态，在海工领域具有重要的应用前景，通过结合计算流体动力学方法和神经网络技术，充分利用物理方程和数据驱动的方法来预测海工平台锚链的运动，提高预测的准确性和可靠性，采用物理信息神经网络方法，将锚链运动涉及的物理方程约束神经网络，使得神经网络能够更好地学习和理解锚链运动的规律，从而提高预测的精度。
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公开(公告)号：CN118379696B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410808322.2
申请日：2024-06-21
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: G06V20/54 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06T7/00 , G06T7/80 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种船舶目标检测方法、装置及可读存储介质，涉及目标检测技术领域，船舶目标检测方法包括采集船舶数据，并得到船舶数据集；基于MobileViTv2模块在YOLOv8主干网络架构下搭建初始船舶检测模型，MobileViTv2模块包括局部滑动窗口分支和全局滑动窗口分支；对初始船舶检测模型进行训练，得到船舶目标检测模型，并基于船舶目标检测模型进行船舶目标检测；其中，局部滑动窗口分支用于提取船舶数据集的局部特征，全局滑动窗口分支用于提取船舶数据集的全局特征，局部滑动窗口分支为自适应学习窗口分支，局部滑动窗口分支包括注意力块，注意力块的参数基于预设船舶长宽比设计。本发明能够有效提升船舶目标的检测精度。
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公开(公告)号：CN118379696A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410808322.2
申请日：2024-06-21
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: G06V20/54 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06T7/00 , G06T7/80 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种船舶目标检测方法、装置及可读存储介质，涉及目标检测技术领域，船舶目标检测方法包括采集船舶数据，并得到船舶数据集；基于MobileViTv2模块在YOLOv8主干网络架构下搭建初始船舶检测模型，MobileViTv2模块包括局部滑动窗口分支和全局滑动窗口分支；对初始船舶检测模型进行训练，得到船舶目标检测模型，并基于船舶目标检测模型进行船舶目标检测；其中，局部滑动窗口分支用于提取船舶数据集的局部特征，全局滑动窗口分支用于提取船舶数据集的全局特征，局部滑动窗口分支为自适应学习窗口分支，局部滑动窗口分支包括注意力块，注意力块的参数基于预设船舶长宽比设计。本发明能够有效提升船舶目标的检测精度。
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公开(公告)号：CN118311571A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410733282.X
申请日：2024-06-07
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 , 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于海洋遥感探测领域，公开了一种非相参雷达海杂波图像相位平均反演方法及系统，该方法包括雷达反演部分和随船波浪测量部分；雷达反演部分中，从雷达的海杂波图像实现海浪有义波高参数的测量，包括图像预处理、三维傅里叶变换、图像滤波、经验调制传递以及海浪参数计算；随船波浪测量部分中，根据惯导采集的船舶摇荡数据，提取得到待测海域的海浪的有义波高信息，再利用域内海浪有义波高信息对雷达测量的有义波高进行修正。本发明基于船舶运动数据修正的非相参雷达海杂波图像相位平均反演方法，相较于传统雷达反演方法，通过将随船运动数据替代浮标标定，可以采集任意航行区域数据，数据充足；随船测量，位置灵活，大大提高了适用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118092188B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410459126.9
申请日：2024-04-17
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: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种气垫船进坞辅助控制方法及系统，涉及船舶运动控制技术领域，所述方法包括：根据全垫升气垫船的执行机构的装置布局，得到全垫升气垫船的运动数学模型再结合执行机构的当前状态的运动参数，得到全垫升气垫船的执行机构的操作策略；根据当前速度，确定全垫升气垫船分别在中高速航行状态和低速航行状态下执行机构的操作策略对应的权重系数；通过预设的强化学习网络对操作策略的权重系数进行迭代，得到全垫升气垫船在任务工况下的最优动作序列；并根据最优动作序列，引导全垫升气垫船进坞。本发明通过强化学习得到最优动作序列以辅助全垫升气垫船的进坞操作，提高全垫升气垫船航行的稳定性以及控制精度。
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公开(公告)号：CN117555242B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202410043913.5
申请日：2024-01-12
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: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种船舶动力定位控制方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及船舶控制技术领域，包括：通过传感器系统采集船舶信息；将船舶信息输入非线性齐次扩张状态观测器得到当前船舶数据，其中，当前船舶数据包括当前船舶位置数据、当前船舶速度数据和干扰估计数据；通过满意模型预测动力定位控制器根据当前船舶数据得到控制数据，其中，控制数据包括控制力和力矩指令；通过位置预测器根据当前船舶数据得到预测船舶位置数据；根据预测船舶位置数据确定船舶下一时刻所在的船舶工作区域；根据船舶工作区域、所述当前船舶数据和所述控制数据得到船舶动力定位控制策略。本发明实现了降低船舶定位控制的能源消耗。
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公开(公告)号：CN117555242A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202410043913.5
申请日：2024-01-12
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: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种船舶动力定位控制方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及船舶控制技术领域，包括：通过传感器系统采集船舶信息；将船舶信息输入非线性齐次扩张状态观测器得到当前船舶数据，其中，当前船舶数据包括当前船舶位置数据、当前船舶速度数据和干扰估计数据；通过满意模型预测动力定位控制器根据当前船舶数据得到控制数据，其中，控制数据包括控制力和力矩指令；通过位置预测器根据当前船舶数据得到预测船舶位置数据；根据预测船舶位置数据确定船舶下一时刻所在的船舶工作区域；根据船舶工作区域、所述当前船舶数据和所述控制数据得到船舶动力定位控制策略。本发明实现了降低船舶定位控制的能源消耗。
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公开(公告)号：CN118278109A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410463698.4
申请日：2024-04-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/15 , G06F9/455 , G06F9/54 , G06F111/02
Abstract: 本发明提供了构造船舶工业软件架构的方法、装置、设备及存储介质，属于软件技术领域，包括：初始化一体化架构数据总线、流程调度引擎、组件容器、功能构件库服务、命名服务、日志服务作为基础公共服务；根据对船舶全生命周期以及主干设计中的业务流程划分功能模块，根据功能模块封装对应的功能类型服务与功能类型构件，并根据所述功能类型构件定义标准化接口，根据标准化接口定义对应的功能构件；定义统一产品模型和数据源，为船舶设计中的3D模型和数据配置全局数据缓冲池；根据所述基础公共服务、功能类型构件及全局数据缓冲池构造船舶工业软件架构。该方法能够构建船舶工业软件架构。
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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。
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