[发明专利]航线航速多目标联合优化模型建立方法和系统

说明书

本发明提供了一种航线航速多目标联合优化模型建立方法和系统，包括：建立船舶数据库；基于船舶数据库，建立船舶操纵模型；船舶操纵模型为船舶航行所需要的推力、扭矩与船舶操纵指令之间的关系模型；基于预设船舶AIS数据库和船舶操纵模型，建立不同船型对应不同航线数据的数据集，得到目标数据集；其中，一种船型对应多个航线数据；将目标数据集作为训练集，利用机器学习的方法对预设智能预报模型进行训练，得到航线航速多目标联合优化模型。本发明缓解了现有技术中存在的对船舶航行任务规划的优化准确性不高和优化效果不好的技术问题。

技术领域

本发明涉及船舶航行任务规划技术领域，尤其是涉及一种航线航速多目标联合优化模型建立方法和系统。

背景技术

船舶的航线与航速是影响船舶能耗的主要因素，而且两者高度耦合。但是，现有技术中的船舶航行任务规划时往往将两者分开规划，而且无法充分考虑海洋环境、地形、船舶操纵能力等的影响，导致了对船舶航行任务规划的优化准确性不高和优化效果不好的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种航线航速多目标联合优化模型建立方法和系统，以缓解现有技术中存在的对船舶航行任务规划的优化准确性不高和优化效果不好的技术问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种航线航速多目标联合优化模型建立方法，包括：建立船舶数据库；所述船舶数据库包括船型数据、静水下的航速吃水-阻力表、波浪增阻传递函数表、风阻力系数表、螺旋桨推力扭矩系数表、轮机舵机性能参数表和潜水增阻系数表；基于所述船舶数据库，建立船舶操纵模型；所述船舶操纵模型为船舶航行所需要的推力、扭矩与船舶操纵指令之间的关系模型；基于预设船舶AIS数据库和所述船舶操纵模型，建立不同船型对应不同航线数据的数据集，得到目标数据集；其中，一种船型对应多个航线数据，每个航线数据包括：航线，航速，水深，航洋环境参数，船舶操纵指令，航行总能耗和航行总时间；将所述目标数据集作为训练集，利用机器学习的方法对预设智能预报模型进行训练，得到航线航速多目标联合优化模型。

进一步地，基于所述船舶数据库，建立船舶操纵模型，包括：基于所述船舶数据库，建立船舶航行所需要的推力、扭矩与船舶螺旋桨转速、舵角之间的初始关系模型；基于所述初始关系模型，和所述船舶螺旋桨转速、舵角与船舶操纵指令之间的关系，建立所述船舶操纵模型。

进一步地，所述初始关系模型，包括：T_p＝ρn²D²K_T(V，n)，N_R＝-(1+α_H)x_RF_Ncosδ；其中，T_p为船舶航行所需要的推力，N_R船舶航行所需要的扭矩，n为船舶螺旋桨转速，δ为船舶的舵角，K_T(V，n)为船舶螺旋桨推力系数，V为船舶的航速，ρ为水的密度，D为螺旋桨直径，α_H为舵的水动力比例系数，λ为舵的展舷比，x_R为舵机到船重心的距离，F_N为中间参数，A_R为入流面积，α_R为入流角。

进一步地，基于预设船舶AIS数据库和所述船舶操纵模型，建立不同船型对应不同航线数据的数据集，得到目标数据集，包括：从所述预设船舶AIS数据库中提取不同船型对应的航线；一种船型对应多条航线；对不同船型对应的每条航线进行分段处理，并对每个航线段设置初始航线数据；基于所述船舶操纵模型和预设优化阈值，对所述初始航线数据进行优化，得到不同船型对应的每条航线的航线数据；将不同船型对应的每条航线的航线数据，作为所述目标数据集。