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基于混合仿真的极地邮轮救援系统评估方法研究
| 论文题名： | 基于混合仿真的极地邮轮救援系统评估方法研究 |
| 关键词： | 极地邮轮;海上救援模拟;多智能体建模;系统动力学;BP神经网络;Gompertz模型 |
| 摘要： | 目前针对海上救援的模拟，国外的分析重点主要是救援中心的选址和救援资源的分配，国内主要是通过模糊评价对于整体流程进行分析，而针对整体救援流程的分析模拟还很缺乏，同时整体的救援时间也影响着人员生还概率，因此模拟整体救援流程是目前极地救援模拟的重中之重，本论文依托极地小型邮轮项目，针对上述情况，利用多智能体建模(ABMS)和系统动力学(SD)搭建极地救援模拟模型，利用BP神经网络对救援时间进行预测，并采取Gompertz模型进行救援可靠性预测分析。 首先，通过了解相关海上搜救案例，海上救援规范，海上救援船只配置等，应用ERR-HAZOP方法，对于救援流程进行分析，通过分析结果，得到救援流程中可能出现的风险因素，以及对应的解决方案。并整理形成极地救援影响风险体系，提取相关影响因素为后续模型搭建打下基础，之后简要介绍模型主要搭建技术多智能体建模和系统动力学，并介绍救援时间预测技术神经网络的拓补结构和计算步骤。 然后，由于极地救援是一个多单位协同工作过程，根据前面介绍的技术和影响因素，通过多智能体建模来完成智能体之间的离散仿真，复现整个救援过程，之后通过系统动力学来实现智能体连续过程仿真，并介绍模型内智能体交互过程和模型操作方式，之后以救援船为例子，介绍智能体内部详细过程，状态变迁方式，功能实现，最后验证模型效果，并通过多次实验，提取实验数据，分析救援影响因素与救援时间之间的相关性。 根据提炼出相关性较高的救援因素，先通过传统曲线拟合模型。以救援距离为X坐标，进行曲线拟合，但曲线拟合效果并不良好，因此采取BP神经网络进行拟合，并针对神经网络结果进行优化，通过拟合效果，进行神经元数量，训练算法，传递函数的选取。最后利用遗传算法优化神经网络初始权值，其预测结果误差维持在5％，符合预期效果。 根据上述模型和预测模型，进行多次仿真实验，建立Gompertz可靠性模型，分析邮轮在行驶过程中的可靠性变化趋势，随后引入冰区影响和航线分析，分析二者对于可靠性的影响。并引入模拟在邮轮搁浅情况下，人员在救生艇中等待救援时体温的变化趋势，分析在邮轮搁浅情况下。冰区影响和航线对于救援可靠性的影响。 |
| 作者： | 陈钰洲 |
| 专业： | 机械工程 |
| 导师： | 孔凡凯 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 哈尔滨工程大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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