-
公开(公告)号：CN119911407A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510068135.X
申请日：2025-01-16
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 , 哈尔滨工程大学
IPC: B63H21/00 , B63H21/17 , B63B35/00 , B63B3/02 , B63B7/00 , B63H5/08 , B63H5/125 , B63H5/14 , B63H23/30 , B63B79/40 , B63B79/20 , F03D9/32 , F03D9/11 , F03D9/25 , F03D9/00 , H02S10/12
Abstract: 本发明属于无人船技术领域，公开了一种可折叠风电混合驱动三体无人船及其控制方法，该无人船包括船体、风能与光能系统、驱动系统、控制系统和自航系统；船体包括外侧船体、中间船体和连接桥结构，外侧船体和中间船体间隔设置在连接桥结构两侧，连接桥采用伸缩和折叠结构，伸缩和折叠装置分别采用滑轨和折叠装置；风能与光能系统通过融合太阳能和风能实现多源发电；驱动系统包括主推进器和辅助推进器，用于实现船体转向和推进；控制系统包括Jetson Orin Nano主控板、传感器、阻尼器和调速器，用于控制无人船；自航系统用于实现船只定位和导航路径规划。本发明采用绿色能源驱动，大大减少船舶的碳排放，提高船舶的能源效率。
-
公开(公告)号：CN119692252B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510198855.8
申请日：2025-02-24
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 , 中国船舶科学研究中心 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/28 , G06F30/27 , G06N3/045 , G06F111/10 , G06F111/04 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06N3/048
Abstract: 本发明属于流体速度压力场推演技术领域，公开了一种基于融合网络的流体速度压力场推演方法及系统。该方法利用计算流体动力学方法得到训练所需流场信息数据集；构建KAN网络；构建基于KAN和PINN融合网络；将构建好的训练集用于构建好的基于KAN和PINN融合网络的训练，并利用验证集进行验证，最终获得流场推演结果。本发明通过建立神经网络数据集、构建KAN型神经网络结构并利用流体相关的物理方程约束神经网络，从而实时预测流场中速度和压力的值，使得船舶行驶过程中能够实时预测周围流场状况，也使得针对特定流体域可进行速度压力场推演。
-
公开(公告)号：CN119623306A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510152216.8
申请日：2025-02-12
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06F30/15 , G06N3/042 , G06N3/084 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及船舶摇荡运动智能预报领域，提出了一种基于物理信息神经网络的船舶摇荡运动预报方法，采用流体力学模拟真实波浪中船舶的垂荡运动，收集船舶在波浪中运动时的摇荡运动数据；构建物理信息神经网络模型，对物理信息神经网络模型进行初始化并完成数据的预处理；将得到的运动数据构建波浪激励力函数，将波浪激励力函数融入物理信息神经网络模型，训练该物理信息神经网络模型；将实时运动数据输入训练好的物理信息神经网络模型，预测船舶的垂荡位移和纵摇角。
-
公开(公告)号：CN119476058A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510058942.3
申请日：2025-01-15
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/11 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于海洋工程技术领域，公开了基于残差连接神经网络的立柱结构响应预报方法及系统。本发明结合了物理信息神经网络（PINN）与Kolmogorov‑Arnold（KAN）定理，通过多层非线性映射框架和残差连接优化，显著提升了预测模型的精度和计算效率。本发明通过引入物理方程约束损失和环境参数输入，模型能够更精确地模拟极端海洋环境中的动态响应特性，有效解决了传统方法在非线性因素处理与实时计算中的局限性。实验表明，本发明在准确性、泛化能力及计算效率方面具有显著优势，为海洋平台结构设计及运行状态监测提供了可靠、高效的技术支持，具有重要的理论价值和广泛的应用前景。
-
公开(公告)号：CN116644608B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202310700333.4
申请日：2023-06-14
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
IPC: G06F30/20 , G06F18/25 , G06F111/10
Abstract: 本发明属于实海环境预报及船舶运动，公开了一种基于海洋环境数据的实海域船舶运动预报方法及系统。该方法由基本航行信息设置、海洋环境输入信息提取、气象数值模式精度优化、海洋数值模式精度优化、海浪数值模式精度优化、环境数值模式耦合计算、海洋环境数据同化分析、船舶耐波性分析及船舶运动响应分析部分组成。本发明利用气象数值模式、海浪数值模式、海洋数值模式，并通过模式耦合技术实现各部分数据交互，对海洋环境进行高时空分辨率模拟及预报，同时基于实海观测数据、利用数据同化技术实现对海洋环境的高精度预报，为船舶航行提供准确的环境输入。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119476058B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510058942.3
申请日：2025-01-15
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/11 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于海洋工程技术领域，公开了基于残差连接神经网络的立柱结构响应预报方法及系统。本发明结合了物理信息神经网络（PINN）与Kolmogorov‑Arnold（KAN）定理，通过多层非线性映射框架和残差连接优化，显著提升了预测模型的精度和计算效率。本发明通过引入物理方程约束损失和环境参数输入，模型能够更精确地模拟极端海洋环境中的动态响应特性，有效解决了传统方法在非线性因素处理与实时计算中的局限性。实验表明，本发明在准确性、泛化能力及计算效率方面具有显著优势，为海洋平台结构设计及运行状态监测提供了可靠、高效的技术支持，具有重要的理论价值和广泛的应用前景。
-
公开(公告)号：CN119692252A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202510198855.8
申请日：2025-02-24
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 , 中国船舶科学研究中心 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/28 , G06F30/27 , G06N3/045 , G06F111/10 , G06F111/04 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06N3/048
Abstract: 本发明属于流体速度压力场推演技术领域，公开了一种基于融合网络的流体速度压力场推演方法及系统。该方法利用计算流体动力学方法得到训练所需流场信息数据集；构建KAN网络；构建基于KAN和PINN融合网络；将构建好的训练集用于构建好的基于KAN和PINN融合网络的训练，并利用验证集进行验证，最终获得流场推演结果。本发明通过建立神经网络数据集、构建KAN型神经网络结构并利用流体相关的物理方程约束神经网络，从而实时预测流场中速度和压力的值，使得船舶行驶过程中能够实时预测周围流场状况，也使得针对特定流体域可进行速度压力场推演。
-
公开(公告)号：CN119442487A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202510024873.4
申请日：2025-01-08
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于船舶性能智能预报技术领域，公开了一种基于物理信息神经网络的船舶阻力预报方法及系统。该方法对船舶在静水中的直航运动进行数值模拟，获取直航运动时流域的压力场与速度场、船舶阻力信息；构建形成总数据集，建立训练集、测试集和验证集；建立融合物理知识的PINN神经网络模型；得到基于物理信息的神经网络模型；生成随机森林模型以及进行训练；利用随机森林模型对基于物理信息的神经网络模型进行双向验证，形成船舶阻力预报的网络模型。本发明有效增加了预报结果在物理层面的可靠性，加快了神经网络模型的训练效率，从而提高了预报效率。
-
公开(公告)号：CN117108446A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311008367.3
申请日：2023-08-11
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
IPC: F03D7/04
Abstract: 本发明属于风机桨叶变桨设备技术领域，公开了一种小型风力直驱无人艇用的变桨机构及调控方法。该调控方法包括：单片机将风速风向传感器采集的此时刻风机周围风场的风速大小和风向与航向的夹角，以及螺旋桨转速传感器采集转速数据，通过内部算法计算伺服电机的转动角度，根据所述转动角度调控桨叶的风机桨距角。本发明变桨机构能提高风能利用率10％以上，根据实时风速变化及时调整桨叶桨距角，适合海上风力不稳定的情况。本变桨机构结构简单，稳定性好，便于维修，重量较轻，适合排水量小、空间有限、并且需要长航时的小型风机驱动无人船使用。本发明结构简单，成本低，稳定性好，可适应于大批量生产。
-
公开(公告)号：CN116644608A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310700333.4
申请日：2023-06-14
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
IPC: G06F30/20 , G06F18/25 , G06F111/10
Abstract: 本发明属于实海环境预报及船舶运动，公开了一种基于海洋环境数据的实海域船舶运动预报方法及系统。该方法由基本航行信息设置、海洋环境输入信息提取、气象数值模式精度优化、海洋数值模式精度优化、海浪数值模式精度优化、环境数值模式耦合计算、海洋环境数据同化分析、船舶耐波性分析及船舶运动响应分析部分组成。本发明利用气象数值模式、海浪数值模式、海洋数值模式，并通过模式耦合技术实现各部分数据交互，对海洋环境进行高时空分辨率模拟及预报，同时基于实海观测数据、利用数据同化技术实现对海洋环境的高精度预报，为船舶航行提供准确的环境输入。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
22
records
(took 0.04 seconds)
