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原文传递一种船舶污底评估方法及系统

专利名称：	一种船舶污底评估方法及系统
摘要：	本发明提供了船舶污底评估方法及系统，先获取船模试验测得的船模试验数据，且每隔一段时间分别采集船舶航行时的船舶数据、气象数据和航行状态数据，并将采集到的所有数据按照一定时间间隔划分得到多个数据集，再对每个数据集进行筛选，筛选出满足预设条件的数据集，再采用特定的计算方法计算出风力增阻和水温增阻，并采用BP神经网络预测出波浪增阻，进而计算出修正后的静水主机轴功率，根据修正后的静水主机轴功率、船模试验数据中的原始主机轴功率以及数据集中的数据总条数计算出污底平均系数，并将污底平均系数与预设阈值进行比对，当污底平均系数大于预设阈值时对船舶污底进行清洗，能够有效增加评估的准确性和安全性。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	上海;31
申请人：	上海船舶运输科学研究所有限公司
发明人：	陈映彬;董国祥;黄珍平;刘璐
专利状态：	有效
申请日期：	2023-08-10T00:00:00+0800
发布日期：	2023-11-07T00:00:00+0800
申请号：	CN202311008164.4
公开号：	CN117002699A
代理机构：	北京海虹嘉诚知识产权代理有限公司
代理人：	高丽萍
分类号：	B63B79/20;B63B79/30;B;B63;B63B;B63B79;B63B79/20;B63B79/30
申请人地址：	200135 上海市浦东新区民生路600号
主权项：	1.一种船舶污底评估方法，其特征在于，包括以下步骤：数据采集及筛选步骤：获取船模试验测得的船模试验数据，且每隔一段时间分别采集船舶航行时的船舶数据、气象数据和航行状态数据，并将采集到的所有数据按照一定时间间隔划分得到多个数据集，再对每个数据集进行筛选，筛选出满足预设条件的数据集；均值计算步骤：在筛选出的数据集中分别计算出船舶数据、气象数据以及航行状态数据中各个参数的平均值，并将包含每个参数平均值的各个数据集按照时间先后的顺序进行排序，依次将排序后的数据集中连续的某几个数据集组成新数据集；风力增阻计算步骤：在新数据集中，根据航行状态数据中的船舶对地航速和气象数据中的海水流速计算出船舶对水航速，并根据船舶数据中的设计吃水、设计吃水迎风面积以及航行状态数据中的艏吃水和艉吃水计算出船舶的实际吃水迎风面积，根据气象数据中的风向角以及航行状态数据中的艏吃水和艉吃水计算出风力系数，根据风力系数、气象数据中的风速和计算出的实际吃水迎风面积计算出风力增阻；水温增阻计算步骤：在新数据集中，根据船舶数据中的船舶湿表面积、计算出的船舶对水航速以及航行状态数据中的船舶摩擦阻力系数计算出水温增阻；波浪增阻预测步骤：在新数据集中，根据风力增阻和水温增阻计算出螺旋桨推力，并根据船舶对水航速计算出螺旋桨进速，根据螺旋桨推力、螺旋桨进速和船舶数据中的螺旋桨直径计算出常数点，根据常数点拟合出的计算函数得到螺旋桨进速系数，再根据螺旋桨进速系数计算出特定条件下的螺旋桨敞水效率，根据螺旋桨敞水效率，以及船模试验数据中的船身效率、轴系传递效率和螺旋桨相对旋转效率计算出实船推进效率，再根据艏吃水、艉吃水和船舶对地航速计算出实船静水阻力，并根据实船静水阻力、船舶对水航速、风力增阻、实船推进效率和基于船模试验数据中的船模轴功率得到的实船轴功率计算出历史波浪增阻，分别将气象数据和航行状态数据中的相关特征参数及历史波浪增阻作为训练集样本，基于BP神经网络对训练集样本进行训练得到波浪增阻预测模型，并分别将气象数据和航行状态数据中的相关特征参数作为输入，根据波浪增阻预测模型预测出未来某个时间段内的波浪增阻；主机轴功率计算步骤：在新数据集中，根据风力增阻、水温增阻、预测的波浪增阻、船舶对水航速和实船推进效率计算出修正后的静水主机轴功率；污底平均系数计算步骤：根据修正后的静水主机轴功率、船模试验数据中的原始主机轴功率以及新数据集中的数据总条数计算出污底平均系数，并将污底平均系数与预设阈值进行比对，当污底平均系数大于预设阈值时，对船舶污底进行清洗。 2.根据权利要求1所述的船舶污底评估方法，其特征在于，所述数据采集及筛选步骤中，对每个数据集进行筛选包括稳定航行筛选、浅水效应筛选和大风大浪筛选；和/或，所述船舶数据包括螺旋桨直径、设计吃水、设计吃水迎风面积、船舶湿表面积，所述气象数据包括风速、风向、流向、风向角、海水流速、波浪平均周期，有义波高和主浪向角；所述航行状态数据包括船舶艏吃水、船舶艉吃水、舵角、航向角、船舶摩擦阻力系数和对地航速。 3.根据权利要求1所述的船舶污底评估方法，其特征在于，所述波浪增阻预测步骤中，所述相关特征参数包括艏吃水、艉吃水、对地航速、航向角、波浪平均周期、有义波高和主浪向角。 4.根据权利要求1所述的船舶污底评估方法，其特征在于，所述船模试验包括船模自航试验、船模风洞试验和船模螺旋桨敞水试验。 5.根据权利要求1所述的船舶污底评估方法，其特征在于，所述波浪增阻预测步骤中，根据螺旋桨进速系数计算出特定条件下的螺旋桨敞水效率包括：在基于螺旋桨进速系数、常数点和螺旋桨敞水效率构建的螺旋桨敞水性征曲线图中，当螺旋桨进速系数位于螺旋桨敞水实验数据点上时，则直接获取螺旋桨敞水效率；当螺旋桨进速系数位于任意相邻两个螺旋桨敞水实验数据点之间时，对螺旋桨敞水实验数据进行插值处理获得螺旋桨敞水效率。 6.一种船舶污底评估系统，其特征在于，包括依次连接的数据采集及筛选模块、均值计算模块、风力增阻计算模块、水温增阻计算模块、波浪增阻预测模块、主机轴功率计算模块和污底平均系数计算模块，所述数据采集及筛选模块，获取船模试验测得的船模试验数据，且每隔一段时间分别采集船舶航行时的船舶数据、气象数据和航行状态数据，并将采集到的所有数据按照一定时间间隔划分得到多个数据集，再对每个数据集进行筛选，筛选出满足预设条件的数据集；所述均值计算模块，在筛选出的数据集中分别计算出船舶数据、气象数据以及航行状态数据中各个参数的平均值，并将包含每个参数平均值的各个数据集按照时间先后的顺序进行排序，依次将排序后的数据集中连续的某几个数据集组成新数据集；所述风力增阻计算模块，在新数据集中，根据航行状态数据中的船舶对地航速和气象数据中的海水流速计算出船舶对水航速，并根据船舶数据中的设计吃水、设计吃水迎风面积以及航行状态数据中的艏吃水和艉吃水计算出船舶的实际吃水迎风面积，根据气象数据中的风向角以及航行状态数据中的艏吃水和艉吃水计算出风力系数，根据风力系数、气象数据中的风速和计算出的实际吃水迎风面积计算出风力增阻；所述水温增阻计算模块，在新数据集中，根据船舶数据中的船舶湿表面积、计算出的船舶对水航速以及航行状态数据中的船舶摩擦阻力系数计算出水温增阻；所述波浪增阻预测模块，在新数据集中，根据风力增阻和水温增阻计算出螺旋桨推力，并根据船舶对水航速计算出螺旋桨进速，根据螺旋桨推力、螺旋桨进速和船舶数据中的螺旋桨直径计算出常数点，根据常数点拟合出的计算函数得到螺旋桨进速系数，再根据螺旋桨进速系数计算出特定条件下的螺旋桨敞水效率，根据螺旋桨敞水效率，以及船模试验数据中的船身效率、轴系传递效率和螺旋桨相对旋转效率计算出实船推进效率，再根据航行状态数据中的船舶艏吃水、船舶艉吃水和船舶对地航速计算出实船静水阻力，并根据实船静水阻力、船舶对水航速、风力增阻、实船推进效率和基于船模试验数据中的船模轴功率得到的实船轴功率计算出历史波浪增阻，分别将气象数据和航行状态数据中的相关特征参数及历史波浪增阻作为训练集样本，基于BP神经网络对训练集样本进行训练得到波浪增阻预测模型，并分别将气象数据和航行状态数据中的相关特征参数作为输入，根据波浪增阻预测模型预测出未来某个时间段内的波浪增阻；所述主机轴功率计算模块，在新数据集中，根据风力增阻、水温增阻、预测的波浪增阻、船舶对水航速和实船推进效率计算出修正后的静水主机轴功率；所述污底平均系数计算模块，根据修正后的静水主机轴功率、船模试验数据中的原始主机轴功率以及新数据集中的数据总条数计算出污底平均系数，并将污底平均系数与预设阈值进行比对，当污底平均系数大于预设阈值时，对船舶污底进行清洗。 7.根据权利要求6所述的船舶污底评估系统，其特征在于，所述船舶数据包括螺旋桨直径、设计吃水、设计吃水迎风面积、船舶湿表面积，所述气象数据包括风速、风向、流向、风向角、海水流速、波浪平均周期，有义波高和主浪向角；所述航行状态数据包括船舶艏吃水、船舶艉吃水、舵角、航向角、船舶摩擦阻力系数和对地航速。 8.根据权利要求6所述的船舶污底评估系统，其特征在于，所述相关特征参数包括艏吃水、艉吃水、对地航速、航向角、波浪平均周期、有义波高和主浪向角。 9.根据权利要求6所述的船舶污底评估系统，其特征在于，所述船模试验包括船模自航试验、船模风洞试验和船模螺旋桨敞水试验。 10.根据权利要求6所述的船舶污底评估系统，其特征在于，所述波浪增阻预测模块中，根据螺旋桨进速系数计算出特定条件下的螺旋桨敞水效率包括：在基于螺旋桨进速系数、常数点和螺旋桨敞水效率构建的螺旋桨敞水性征曲线图中，当螺旋桨进速系数位于螺旋桨敞水实验数据点上时，则直接获取螺旋桨敞水效率；当螺旋桨进速系数位于任意相邻两个螺旋桨敞水实验数据点之间时，对螺旋桨敞水实验数据进行插值处理获得螺旋桨敞水效率。
所属类别：	发明专利