船舶预测数学建模 模型
舰船运动的拓扑预测模型
舰船运动的拓扑预测模型随着人类社会和科学技术的日益发展，航海船舶在经济和军事领域中扮演着越来越重要的角色。
在现代化的海上交通中，保证舰船航行的安全性和效率性成为了一个关键问题。
而船舶的运动状态是影响其安全性和效率性的重要因素之一。
舰船的运动可以通过运动规律和运动模式来描述。
而在复杂多变的海洋环境中，预测舰船的运动状态成为了一个难点问题。
然而，近年来的研究表明，应用拓扑预测模型可以有效地预测舰船的运动状态。
在拓扑预测模型中，将舰船将其看作是一个时变动力系统，其运动可以通过演化方程进行描述，如下所示：x(t+1) = F(x(t),u(t))其中，x(t)和u(t)分别表示舰船在时刻t的状态变量和输入变量。
F是演化方程，用于描述舰船状态的下一个时刻的状态变量。
拓扑预测模型使用动态符号学 (DS) 技术，将动态系统的时间序列数据映射到符号序列上，从而描述系统的运动特性。
在使用拓扑预测模型预测舰船运动的过程中，首先需要对运动数据进行采集和处理，并将其变换为符号序列。
然后，通过基于模型的时间序列分析方法，可以获得动态系统的拓扑特性，如相空间结构和流形结构等。
通过对舰船运动的拓扑特性进行分析和研究，可以有效地预测舰船的运动状态。
根据预测结果，可以采取相应的措施，如调整船速、航向或航线等，从而确保舰船的安全和效率。
除了舰船运动预测外，拓扑预测模型在其他领域的预测中也有广泛的应用。
例如，可以预测气象、流体力学、金融市场等动态系统的运动状态。
总之，舰船运动的拓扑预测模型具有实际应用价值，对于提高海上交通的安全性和效率性有着重要的作用。
在未来，航海科技将会越来越发达，拓扑预测模型也将有更广泛的应用前景。
船舶避碰决策数学模型的研究
船舶避碰决策数学模型的研究随着全球贸易和海洋运输业的发展，船舶交通流量不断增加，船舶碰撞事故也随之增多。
为了避免船舶碰撞，船舶驾驶人员需要具备良好的避碰决策能力。
然而，人工决策易受多种因素干扰，导致判断失误。
因此，研究船舶避碰决策数学模型对提高船舶交通安全性具有重要意义。
船舶避碰决策受到多种因素影响，包括船舶大小、速度、航向、距离、水文气象等。
通过对这些因素进行分析，可以建立相应的数学模型，以辅助船舶驾驶人员做出更准确的避碰决策。
常见的船舶避碰决策数学模型有基于规则的模型、基于知识的模型和基于人工智能的模型等。
为了验证船舶避碰决策数学模型的可行性和优越性，我们设计了一系列实验。
实验中，我们选取不同类型、不同规模的船舶进行模拟航行，并通过数据采集系统获取船舶的各项参数。
然后将这些数据输入到数学模型中，得出相应的避碰决策方案。
对实验数据和模型输出结果进行对比分析，评估模型的准确性和鲁棒性。
实验结果表明，基于人工智能的船舶避碰决策数学模型在准确性和鲁棒性方面均表现出色。
与传统的基于规则和基于知识的模型相比，基于人工智能的模型在处理复杂和未知环境下的避碰决策时，具有更强的自适应能力和更高的预测精度。
同时，该模型还能根据航行环境的实时变化，动态调整避碰决策方案，从而有效降低船舶碰撞风险。
然而，研究中也暴露出一些问题。
实验中使用的船舶参数有限，可能无法涵盖实际航行中的所有情况。
人工智能模型对数据质量和训练时间的要求较高，需要不断优化和改进模型以提高其性能。
如何将该模型与其他船舶控制系统集成，实现实时避碰决策也是未来的研究方向之一。
针对现有研究的不足，未来研究方向可以从以下几个方面展开：扩大实验数据集：通过增加更多的船舶类型、尺度、速度、航向等参数，完善实验数据库，以便更好地评估模型的性能和适用范围。
深化模型理解：对船舶避碰决策的内在机制进行深入研究，明确各影响因素之间的相互作用关系，为模型的优化提供理论支持。
基于数学模型与优化算法的船舶航线规划技术研究
基于数学模型与优化算法的船舶航线规划技术研究随着全球海运业的发展，航线规划技术越来越成为船舶航行中不可缺少的一项技术。
船舶航线规划技术是指根据船舶运行的需求和航道环境，设计出一条最优船舶航线，使得船只可以高效稳定地航行。
为了实现最优航线的设计，数学模型与优化算法已经成为了航线规划技术的主要研究手段。
数学模型是指建立起数学模型来描述船舶在不同的航线上运行时的运行特性和相互作用，以求得最优的航线。
最常用的数学模型是高斯-马尔可夫（Gauss-Markov）模型和蒙特卡罗（Monte-Carlo）模型。
高斯-马尔可夫模型是一种线性模型，它可以描述船舶在运行过程中的确定性因素，包括船速、船长等因素。
蒙特卡罗模型则是一种基于随机模拟的模型，可以描述船舶在未知状态下的运行情况，例如海况变化、船舶故障等因素。
基于以上数学模型，航线规划技术还需要应用优化算法，以求得最优航线。
优化算法是指利用现代优化理论和方法来确定最优的航线方案，最常用的优化算法包括遗传算法、蚁群算法、神经网络算法等。
这些方法可以在多个航线之间进行评估和选择，以求得最优的航线方案。
例如，遗传算法可以模拟自然进化算法，通过不断的遗传变异和选择，最终找到最优的航线方案。
蚁群算法则是模拟蚂蚁自发聚集形成路径的行为，通过相互合作和信息交流，找到最优航线方案。
神经网络算法则是模拟人脑神经元的思维方式，通过不断的学习和演化，找到最优的航线方案。
除了数学模型和优化算法，航线规划技术还需要考虑实际航行情况和船舶的特殊需求。
例如，航行期间需要考虑风向、海流等因素对船舶的影响，以避免出现不必要的风险。
此外，船舶在规划航线时还需要考虑非标准条件下的海域和漩涡、暗礁等地形结构，以确保船只安全运行。
同时，如果需要进行海洋调查、数据采集等工作，可能需要单独计算航线，以保证航行期间数据的准确性。
总的来说，船舶航线规划技术是一项复杂的技术体系，需要综合考虑多种因素，才能达到最优航线的设计。
紧迫危险下船舶避撞过程多目标距离预测数学建模
Abstract: In order to solve the accidents such as ship collision, the research and development of accurate multi-target distance and avoidance technology for ships under the urgent danger situation has become the key research content of the long-term and stable development of shipping industry in various countries. Because the accuracy of the traditional ship collision avoidance system for short range multi-target ship prediction is still insufficient, so the ship collision avoidance system under the existing urgent danger is studied deeply. combining with the existing safety distance model algorithm, the ship collision avoidance distance prediction model is designed, the overall scheme of the ship collision avoidance control system is designed, and the ship collision avoidance system is designed according to the requirements of the functional module of the system, so as to control the speed and safety of the ship. So as to reduce that probability of collision of ship and avoid the loss of life and property of personnel. In order to verify the practical value and accuracy of the method, a simulation experiment was carried out. the experimental results show that the multi-objective distance prediction mathematical model of ship collision avoidance process under imminent danger can accurately avoid multi-objective ships in the process of ship navigation in a timely and effective manner, thus proving that the method has important reference significance.
基于Simulink的船舶运动模型的建立与仿真
摘要船舶运动数学模型是船舶运动仿真与控制问题的核心。
目前，船舶运动数学模型建模中主要有两大流派：以Abkowite为代表的整体型结构模型和日本拖曳水池委员会（JTTC）提出的分离型结构模型，简称MMG模型。
本文主要是对于船舶的回转运动进行研究，采用的是MMG模型。
根据13000T散货船的主要参数，通过计算求出所需的相关量，建立了船舶的线性响应型模型。
在此模型的基础上，利用MATLAB中的Simulink模块将此数学模型在该软件中建立一个仿真模型。
在Simulink中对建立的仿真模型进行运行得到船舶运动参数。
通过Simulink的外部模式将仿真结果变成实时输出数据，利用RS232发送并接受数据，用Visual C++连接数据库和RS232的数据提取，再利用Visual C++与SQL的接口读取数据，并通过OSG进行实现船舶回转运动的可视化虚拟仿真。
关键词：船舶回转运动；数学模型；Simulink；视觉仿真；OSGAbstractThe ship motion mathematical model is the problem’s core about the ship motion simulation and control. Currently, there are two major schools in the ship motion mathematical model’s modeling: the overall structure model represented by Abkowite and the separation of structure model referred to as the MMG model proposed by the Japan Towing Tank Committe e (JTTC). This article mainly research on the rotary movement of the ship, using the MMG model. Based on the 13000T bulk carrier’s main parameters, we obtain the required relevant amount by calculating. Then we establish the linear response model of the ship. On the basis of this model, we transfer this mathematical model into a simulation model with the Simulink module of MATLAB. In Simulink, we get the ship motion parameters through running the simulation model. Through Simulink’s external mode, we converse the simulation results into real-time output data, using a standard serial port RS232 to send and receive data. Then we use Visual C++ to connect the database with RS232 data extraction. Using Visual C++ interface with SQL to read database, and conducted by OSG to enable visualization of the ship turning motion of the virtual simulation.Keywords: ship turning motion；mathematical model；Simulink；visual simulation；OSG目录第一章绪论 (1)1.1 课题研究现状 (1)1.2 本课题的意义 (2)第二章响应型船舶运动数学模型的建立 (4)2.1 线性响应模型 (4)2.1.1 线性船舶运动数学模型的建立 (4)2.1.2 线性响应模型 (11)2.2 船舶运动的风、流干扰力数学模型 (12)2.2.1 风的干扰力数学模型 (13)2.2.2 水流的干扰力数学模型 (14)2.2.3 风和流共同作用下船舶的操纵模型 (15)2.3 模型参数的计算 (15)2.3.1 船舶质量与转动惯量的计算 (16)2.3.2 流体动力及流体动力导数的计算 (16)2.3.3 K、T、C的计算 (19)2.3.4 风、流模型中的参数计算 (19)第三章基于Simulink的船舶运动模型的建立与仿真 (21)3.1 Simulink的简介 (21)3.2 线性响应型船舶运动模型的建立 (22)3.2.1 流体动力模型的建立 (23)3.2.2 操纵性指数K、T模型的建立 (29)3.2.3 线性响应型船舶运动模型的建立 (30)3.3 风、流模型的建立 (31)3.3.1 风力模型的建立 (31)3.3.2 流力模型的建立 (34)3.3.3 附加舵角δ∆模型的建立 (34)3.4 模型的整合 (35)3.4.1 压缩子系统 (35)3.4.2 模型的组合 (36)3.5 仿真试验 (38)3.5.1 回转试验 (38)3.5.2 风对船舶运动影响 (40)3.5.3流对船舶运动的影响 (41)3.5.4 结论 (42)第四章Simulink与数据库的连接及视觉仿真的实现 (43)4.1 Simulink模型仿真结果的实时输出 (43)4.2 利用VC++连接数据库与RS232的数据提取 (44)4.3 利用0SG实现视觉仿真 (47)第五章结论 (51)5.1 存在的问题及解决方案 (51)5.2 发展前景 (51)致谢 (52)参考文献 (53)附录I (54)第一章绪论1.1 课题研究现状船舶运动控制以其重要性和复杂性仍然是国内外研究的热点领域。
不同潮流时段船舶靠泊作业风险贝叶斯决策模型
不同潮流时段船舶靠泊作业风险贝叶斯决策模型不同潮流时段船舶靠泊作业风险贝叶斯决策模型是一种用于评估船舶靠泊作业风险的统计模型。
本文将详细介绍该模型的基本原理和应用。
船舶靠泊作业是指船舶在码头、港口等地停靠并进行装卸货物、补充燃料和维修保养等活动。
由于潮汐的影响，船舶的靠泊作业在不同的潮汐时段可能面临不同的风险。
准确评估不同潮流时段的靠泊作业风险对于保障船舶安全和提高作业效率非常重要。
贝叶斯决策模型是一种基于贝叶斯定理的数学模型，可以根据已有的信息和先验知识，对未知事件进行推断和预测。
在船舶靠泊作业风险评估中，我们可以使用贝叶斯决策模型来预测不同潮流时段的风险水平，并根据预测结果制定相应的决策。
贝叶斯决策模型的基本原理是将未知的参数（即不同潮流时段的风险水平）视为随机变量，并利用先验分布和观测数据来更新参数的概率分布。
具体而言，在船舶靠泊作业风险评估中，我们可以定义一个参数θ表示不同潮流时段的风险水平，假设θ服从某个先验分布，然后利用观测数据来更新θ的概率分布，从而得到不同潮流时段的风险水平的后验概率分布。
具体实施该模型时，首先需要确定潮流时段的风险评估指标。
常用的指标包括船舶靠泊作业的能见度、浪高、风速等。
然后，我们可以利用历史数据和专家知识来构建先验分布。
可以使用过去一段时间内不同潮流时段的风险数据来估计先验分布的参数，或者利用专家提供的主观判断来构建先验分布。
接下来，我们需要收集实际观测数据，并利用观测数据更新参数的概率分布。
当有新的观测数据时，我们可以使用贝叶斯公式将先验分布与观测数据相结合，得到参数的后验概率分布。
具体而言，贝叶斯公式可以表示为：P(θ|X) = P(X|θ) * P(θ) / P(X)P(θ|X)表示参数θ的后验概率分布，P(X|θ)表示观测数据X在给定参数θ下的概率，P(θ)表示参数θ的先验概率分布，P(X)表示观测数据X的概率。
在船舶靠泊作业风险评估中，观测数据X即为不同潮流时段的风险评估指标的实际观测值。
编程语言计算船舶nomoto模型
编程语言计算船舶nomoto模型船舶的Nomoto模型是一种经典的数学模型，用于描述船舶的运动特性。
它通常由三个一阶微分方程组成，分别描述船舶在横向、纵向和转向方向上的运动。
编程语言可以用来模拟和计算这个模型，以便分析船舶在不同条件下的运动行为。
在编程语言中计算船舶的Nomoto模型时，可以采用数值积分的方法来求解微分方程。
常见的编程语言如Python、Matlab、C++等都可以用来实现这个模型。
下面我将从不同角度介绍如何使用Python来计算船舶的Nomoto模型。
首先，我们需要建立三个一阶微分方程，分别描述船舶在横向、纵向和转向方向上的运动。
然后，我们可以利用Python中的数值积分库，比如scipy中的odeint函数，来对这个微分方程组进行数值求解。
通过给定船舶的初始状态和外部环境条件，我们可以得到船舶在不同时间下的位置、速度和姿态等信息。
另外，我们也可以利用Python中的数据可视化库，比如matplotlib，来对模拟结果进行可视化展示。
这样可以更直观地观察船舶在不同条件下的运动特性，比如横摇、纵摇、航向变化等。
除了Python，其他编程语言也可以实现类似的计算。
比如在Matlab中，可以使用ode45函数来进行数值积分求解微分方程。
在C++中，可以利用数值积分库，比如GSL，来实现类似的计算过程。
总之，通过编程语言可以很方便地计算船舶的Nomoto模型，从而帮助工程师和研究人员分析船舶的运动特性，优化船舶设计和控制方案。
希望这个回答能够从多个角度全面地介绍了如何使用编程语言计算船舶的Nomoto模型。
船队规划数学建模与算法研究
船队规划数学建模与算法研究一、本文概述Overview of this article随着全球化和贸易自由化的发展，海上运输作为国际贸易的主要方式之一，其重要性日益凸显。
船队规划作为海上运输的关键环节，其合理性和效率直接关系到企业的运营成本、服务质量和市场竞争力。
因此，如何构建高效、环保、经济的船队，成为当前航运界亟待解决的问题。
With the development of globalization and trade liberalization, the importance of maritime transportation as one of the main modes of international trade is becoming increasingly prominent. Fleet planning, as a key link in maritime transportation, its rationality and efficiency are directly related to the operating costs, service quality, and market competitiveness of enterprises. Therefore, how to build an efficient, environmentally friendly, and economical fleet has become an urgent problem to be solved in the current shipping industry.本文旨在通过数学建模与算法研究，探讨船队规划的最优策略。
我们将对船队规划问题进行定义和分类，明确研究目标和范围。
接着，我们将建立船队规划的数学模型，包括船舶类型选择、航线规划、船舶调度等多个方面，以便对船队运营过程进行定量分析和优化。
船舶航行行为分类预测模型
船舶航行行为分类预测模型船舶作为海上运输的主要工具，目前在全球各个重要港口均得到广泛使用，航线也越来越多样化和复杂化。
在这样的背景下，预测船舶航行行为变得越来越重要，可以帮助船舶避免事故和碰撞，提高海上交通效率，保障安全。
本文将介绍一种基于机器学习的船舶航行行为分类预测模型，并讲解其应用与优势。
一、背景介绍船舶的自主导航行为主要包括：行驶、停泊、锚泊、卸货、装货、转向等。
船舶在不同的航行行为中的行驶特点存在显著的差异。
预测船舶航行行为可帮助海事管理部门和船舶业主更好地了解船舶的行驶状态，提高海运的效益和安全性。
二、方法介绍模型的主要流程：3. 特征选择：根据特征的相关性和重要性，对提取出的特征进行筛选，选择具有代表性和区分度的特征；4. 训练模型：将特征向量输入到分类器中进行训练，得到训练好的模型；5. 测试模型：使用测试集对训练好的模型进行测试，得到模型的准确率和性能；三、应用场景本模型可以应用于多种船舶航行行为的预测，例如识别船只是否停靠在码头上，是否转弯或掉头等等。
适用于以下情景：1. 船舶交通管制：可以帮助海事部门对船舶的行驶路径和行为进行监控和管理，减少交通事故发生的风险和交通堵塞的情况；2. 货运物流监管：可以帮助企业对货物运输的安全进行监管，保证货物的安全性和时效性；3. 智能航行导航：可以为船舶提供准确的导航和路径规划，优化航行路线，提高海上交通的效率。
四、优势分析本模型采用了机器学习技术，具有以下优势：1. 更高的预测准确率：使用机器学习算法可以有效降低人工判断时的误差率，提高预测准确率；2. 更好的智能化：机器学习算法可以通过不断学习和反馈来不断改进自己的性能，具有更好的智能化特性；3. 更高的应用灵活性：机器学习算法可以应用于多个领域和场景，具有更高的应用灵活性。
五、总结本文介绍了一种基于机器学习的船舶航行行为分类预测模型，以及其应用场景和优势分析。
随着船舶行业的不断发展，预测船舶航行行为将成为船舶领域的一个重要研究方向。
船舶预测数学建模-模型
船舶预测数学建模-模型武汉理工大学第十一届大学生数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了《武汉理工大学第十一届大学生数学建模竞赛的选手须知》。
我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们的竞赛编号为： C 10我们的选择题号为： B参赛队员：队员1：刘晓辉队员2：刘春华队员3：黎燕燕评阅编号：现代船舶是为交通运输、港口建设、渔业生产和科研勘测等服务的，随着工业的发展，船舶服务面的扩大，船舶也日趋专业化。
不同的部门对船舶有不同的要求，使用权船舶的航行区域、航行状态、推进方式、动力装置、造船材料和用途等到方面也各不同，因而船舶种类繁多，而这些船舶在船型上、构造上、运用性能上和设备上又各有特点。
目前主要分类方式及特点1、船舶的航行区域：船舶按航行区域可分为海洋船反作用、港湾船舶和内河船舶三种。
航行内湖泊上的船舶一般也归入内河船舶类。
2、船舶航行的状态：船舶按航行状态可归纳为浮行、滑行、腾空航行三种。
浮行是指船舶在航行时，船体的重量和排水量相等而瓢浮在水面航行的船舶(又叫做排水量船)。
水下潜航的船舶也属于浮行。
滑行船舶是指高速状态下航行时，船体的大部分被水的动力作用抬起，在水面滑行。
滑行时船的排水量小于静止时的排水量，同时减小了湿表面积，水阻力大大减小，使船的速度加快。
如快艇、水翼艇。
腾空航行船舶是船身在完全脱离水面的状态下航行的。
如气垫船和冲翼艇。
3、推进方式：船舶按进方式可分为原始的撑篙、拉绎、划桨、摇橹等人力推进的船舶和风力推进的帆船；机械推进的明轮船，喷水船、螺旋桨船、以及空气推进船等。
预测船舶燃油消耗的数学模型和优化方法
预测船舶燃油消耗的数学模型和优化方法一、引言船舶燃油消耗一直是航运业的核心问题之一。
燃油成本占据了航运业运营成本的大部分，并且船舶燃油消耗与环境保护和碳排放也密切相关。
因此，预测船舶燃油消耗的数学模型和优化方法已成为航运业的关键技术。
二、船舶燃油消耗数学模型船舶燃油消耗数学模型可以基于船舶的设计和运行参数来推导。
常见的燃油消耗数学模型有速度-功率模型、推力-功率模型和气动-水动-艏浪-灯浪模型。
以下将对这些模型进行详细介绍。
（一）速度-功率模型速度-功率模型是最常用的燃油消耗数学模型之一。
该模型将船舶速度与船舶所需的功率之间建立了关系。
其基本原理是在制定巡航速度下，船舶所需消耗的燃油量与功率成正比关系。
（二）推力-功率模型与速度-功率模型类似，推力-功率模型将推进力和所需功率之间建立关系。
这种模型与速度-功率模型不同之处在于：推力-功率模型可用于船舶在不同巡航速度下的推力和功率测算，并能为航速控制和船舶航行能力评价提供数据支撑。
（三）气动-水动-艏浪-灯浪模型气动-水动-艏浪-灯浪模型是基于船舶气动力学、水动力学、艏浪和灯浪等因素建立的模型。
该模型考虑了船舶的空气阻力、水阻力、波浪阻力、旋回阻力以及推进浪等因素的影响。
相比于速度-功率模型或推力-功率模型，气动-水动-艏浪-灯浪模型更接近实际情况，因为它为船舶的燃油消耗提供了更为细致和实际的分析。
三、燃油消耗优化方法根据船舶燃油消耗数学模型，为了降低船舶运营成本，也为了保护环境，我们需要使用有效的优化方法。
以下将介绍一些常用的优化方法：（一）船舶运输优化模型虽然燃油消耗数学模型为我们提供了建模和分析船舶燃油消耗的能力，但对于动态、复杂和不确定的船舶运转状态及其环境背景，这些数学模型可能不够有效。
船舶运输优化模型包括多目标规划模型、模糊优化模型和时空规划模型等，可在多维度考虑不同的因素，如运输成本、时间效率、排放量等。
（二）改良船体设计改良船体设计可以降低船舶燃油消耗。
船舶动力定位系统的数学模型
高频的纵荡 、横荡位置和艏摇角度 。
式中矩阵定义为 :
Ai 0 0
0
1
A H = 0 A i 0 A i = - 2ξω0 - ω20
0 0 Ai
(10)
EH = [0 k1 0 k2 0 k3 ] T
(11)
010000
CH = 0 0 0 1 0 0
(12)
000001
2 环境干扰力模
=
s2
+
Kws
2ξω0 s
+ ω20
(8)
式中 ,参数 Kw 与海况有关 , 相对阻尼系数 ξ小于 1. 0 ,一般取 0. 05～0. 3 ,ω0 表示波浪 P2M 谱中的主
要频率 , 与波浪的有义波高有关 。可见参考文献
[5]。
对于式 (8) 将其转化为状态空间形式可得如下
噪声 ;ωL 代表三维扰动变量 。矩阵定义如下 :
AL =
03 ×3 03 ×3
I3 ×3 - M - 1 D ; BL =
03 ×3 ;
M-1
EL =
03 ×3 M-1
; CL
= [ I3 ×3 03 ×3 ]
(7)
1. 3 高频运动模型
船舶的高频运动主要是由于一阶波浪力引起
的 ,并且认为纵荡 、横荡 、和艏摇三个自由度上的高 频运动是没有耦合的 。根据文献[ 1 ] ,这三个自由度 的高频运动可以分别看作是附加了阻尼项的二阶谐
因此 ,建立一个完整的合理的数学模型是船舶 动力定位系统控制的首要条件 。本文给出了针对船 舶动力定位控制系统所应用的船舶运动模型 ,包括 低频运动模型 ,高频运动模型 ,同时还给出了作为环 境干扰力的风 、流等数学模型以及考虑动态特性的
船舶航行GPS定位轨迹的新预测模型
（ １ ． Ｄ ｅ ｐ ａ ｒ ｔ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ Ｃ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｅ ｒ ａ ｎ ｄ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ， Ｎ ｉ ｎ ｇ ｄ ｅ Ｎ ｏ ｒ ｍ ａ ｌ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｎ ｉ ｎ ｇ ｄ ｅ ３ ５ ２ １ ０ ０ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ２ ． Ｔ ｈ ｅ
基金 项 目 ： 福 建 省 自然 科 学 基 金 项 目（ ２ ０ １ １ Ｊ ０ １ ３ ５ ７ ） ； 福 建 省 教 育 厅 Ａ类 科 技 项 目（ Ｊ Ａ１ ３ ３ ３ ７ ） ； 宁 德 师 范 学 院 服 务 海
西 项 目（ ２ ０ １ １ Ｈ ２ ０ ５ ） 。
作者简介 ： 刘锡铃 （ １ ９ ７ ９ 一） ， 女， 福建宁德人 ， 讲师， 工学硕士 。 主要 从事数据挖掘 、 算法分析与设计等研究 。
用 于航行 轨迹 预测优 化 算法模 型 ， 研 究 内容 包括 轨迹 数 值预 处 理 、 预 测计 算 、 结果 精 度 分析 ３个部
分。 运 用 离散 小波 变换对船 舶航 行轨 迹数值 的分辨预 处理 ， 在灰 色预 测 Ｇ Ｍ（ １ ， １ ） 算法 的基础 上 ， 运
用非 线性规 划方 法动 态调 整 Ｇ Ｍ（ １ ， １ ）算法 均质 生成数 列 中的发展 系数 ， 构 建基 于 时间序 列 的数值
预测优化算法， 最后通过算法模型的实验 比较和应用测试。 结果表 明， 本预测模型计算结果精确度 高， 优 于 多个其 它预测 算法或模 型 。
基于LSTM的船舶航迹预测模型
基于LSTM的船舶航迹预测模型随着全球贸易和航运的快速发展，船舶航迹预测成为了一个重要的研究课题。
准确预测船舶航迹可以帮助提高航运安全、减少燃油消耗、优化航线规划等。
近年来，深度学习技术的发展为船舶航迹预测提供了新的解决方案。
本文基于长短期记忆网络（LSTM）模型，提出了一种船舶航迹预测模型，并对该模型进行了实验验证。
LSTM是一种适用于序列数据的深度学习模型，具有记忆单元的循环结构，可以有效地捕捉序列数据的长期依赖关系。
在船舶航迹预测领域，LSTM模型具有以下优点：适应序列数据的时序性：船舶航迹数据具有较强的时间关联性，LSTM 模型可以通过捕捉历史数据中的长期依赖关系来预测未来航迹；学习能力：LSTM模型具有自适应学习能力，可以通过训练数据自动提取重要特征；预测精度高：LSTM模型的输出结果具有较高的预测精度，可以有效降低预测误差。
在船舶航迹预测研究中，LSTM模型的应用日益广泛。
如Kumar等（2019）基于LSTM模型对船舶运动轨迹进行了预测，并取得了较好的预测效果。
Arul等（2021）将LSTM模型应用于船舶航线规划，优化了航线设计方案，提高了航运安全。
在船舶航迹预测研究中，数据处理与预处理是建立预测模型的关键步骤之一。
对于船舶航迹数据，首先需要进行数据清洗，包括去除异常值、填补缺失值等。
进行特征提取，包括速度、航向、风速、浪高等多种特征。
这些特征可以从船舶航行状态、环境等多个方面来描述船舶航迹。
采用小波变换等方法对数据进行去噪处理，提高数据的可靠性。
在建立LSTM模型时，首先需要确定模型的参数，包括输入层、隐藏层和输出层的节点数、激活函数等。
本文采用PyTorch深度学习框架来构建LSTM模型，并采用Adam优化算法进行模型训练。
具体步骤如下：确定输入输出数据：将经过预处理的数据作为模型的输入，将船舶航迹作为模型的输出；构建LSTM模型：采用一维LSTM模型来处理时间序列数据，将输入数据按照时间顺序逐个输入到模型中；损失函数：采用均方误差（MSE）作为损失函数，用于衡量模型的预测精度；优化算法：采用Adam优化算法对模型进行训练，通过不断调整参数来降低损失函数的值，提高模型的预测精度。
第6章 船舶运动控制系统建模应用
第6章船舶运动控制系统建模应用6.1 引言数学模型化(mathematical modelling)是用数学语言(微分方程式)描述实际过程动态特性的方法。
在船舶运动控制领域，建立船舶运动数学模型大体上有两个目的：一个目的是建立船舶操纵模拟器(ship manoeuvring simulator)，为研究闭环系统性能提供一个基本的仿真平台；另一个目的是直接为设计船舶运动控制器服务。
船舶运动数学模型主要可分为非线性数学模型和线性数学模型，前者用于船舶操纵模拟器设计和神经网络控制器、模糊控制器等非线性控制器的训练和优化，后者则用于简化的闭环性能仿真研究和线性控制器(PID, LQ, LQG, H∞鲁棒控制器)的设计。
船舶的实际运动异常复杂，在一般情况下具有6个自由度。
在附体坐标系内考察，这种运动包括跟随3个附体坐标轴的移动及围绕3个附体坐标轴的转动，前者以前进速度(surge velocity)u、横漂速度(sway velocity)v、起伏速度(heave velocity)w表述，后者以艏摇角速度(yaw rate)r、横摇角速度(rolling rate)p及纵摇角速度(pitching rate)q表述；在3个空间位置,,zyx(或3个空间运动速度和(rolling(或3[4](6.1.1)。
显然T],,[wvu和T],,[zyx以及,,[ϕψ[4]。
但这并不等于说，我们要把这6个自由度上的运动全部加以考虑。
数学模型是实际系统的简化，如何简化就有很大学问。
太复杂和精细的模型可能包含难于估计的参数，也不便于分析。
过于简单的模型不能描述系统的重要性能。
这就需要我们建模时在复杂和简单之间做合理的折中。
对于船舶运动控制来说，建立一个复杂程度适宜、精度满足研究要求的数学模型是至关重要的。
图6.1.1的坐标定义如下：0ZYXO-是惯性坐标系(大地参考坐标系)位置，0OX指向正北，OY指向正东，OZ指向地心；o-xyz正北为零度，沿顺时针方向取0︒～360︒；舵角δ以右舵为正。
基于影响因素分析的船舶交通流量预测多元线性回归模型
镇 江段实 测 船舶 流量 和 影 响 因素 见 表 １ 所 ， 有 数据均 来 自观测和 国家统计 局 网站 。
２ ２ 回归模型 的分析 ．
时， 船舶 日益趋 向大 型化 ， 舶的运 输吨位 也在不 船 断增加 ， 船舶 吨位 的变 化 也将 成 为 影 响船 舶 流量 变化 的一 个重 要 因 素 。考虑 到船 舶 大小 各异 ， 采
做 多元线 回归 是 合适 的 。ｙ 与 Ｘ 相关 系数 为 的 ０ ８ ８ Ｐ值 一０ ０ １ Ｘ 长 江码 头 泊 位 平 均 长 ．６ ， ．１， 是
收 稿 日期 ：０ ９０—３ ２ ０—４１
修 回 日期 ：０ ９０ １ ２ ０—５３
度 ， 说 明长江码 头 泊位 平 均 长度 对 船 舶流 量 显 这 著性 影 响 不 大 。因 此 将 长 江 码 头 泊 位 平 均 长 度 （ ） 一 因素从模 型 中排 除 。 Ｘ 这 ２ 述统计见 表 ３ ）描 。
及对影响船舶交通流量的因素进行分析 ， 能够更为精确地建立船舶流量预测模型 ， 为预测提供科学依据 。 关键词 ： 船舶流量 ； 回归 ； 预测 ； Ｐ Ｓ Ｓ Ｓ
中 图分 类 号 ： ９ Ｕ６ ２ 文 献 标 志码 ： Ａ 文 章 编 号 ：６ １７ ５ （０ ０ ０—１ ８０ １ ７—９ ３ ２ １ ）３０ ７ —３
作者简介 ： 王
东 （ ９ ２） 男 ， 士 生 。 １８ 一， 硕
研究方向 ： 交通环境及安全保障 ｄ ｎ ＠ ． ｏ ６ ｎ
１８ ７
基于影响因素分析的船舶交通流量预测多元线性 回归模型
表 １ 镇 江 段 实 测 船 舶 流 量 和 影 响 因素
以江苏镇 江段 ２ ０ ～ ２ ０ ０ ０ ０ ６年 的船 舶 流 量实
船舶动力学的数值模拟和预测
船舶动力学的数值模拟和预测船舶在海上的运动是由自然现象、机械力和行业因素共同作用的结果。
为了更好地掌握船舶在海上的运动和行为，人们需要了解船舶动力学及其数值模拟和预测的相关知识。
船舶动力学概述船舶动力学是研究船舶在海上运动规律及其力学原理的学科。
它主要研究以下三个方面：1. 船舶力学：即研究船舶运动与船体受力的关系，包括平衡、稳定性和操纵性等。
2. 海洋环境：即研究海水、风力、波浪和海流等自然环境对船舶的影响。
3. 船舶动力学模型：即研究船舶在各种条件下的动力学特性，包括速度、推进力、耗油量等。
数值模拟和预测船舶动力学的数值模拟和预测是基于数学建模和计算机技术的一种模拟和预测方法。
船舶动力学的数值模拟和预测通常包括以下几个方面：1. 流场模拟：研究水流的流场特性，包括流速、流量、压力等。
2. 结构模拟：研究船体结构的承载和变形情况，包括船体的强度、刚度和稳定性等。
3. 推进系统模拟：研究船舶的推进系统特性，包括发动机、变速箱、螺旋桨等。
船舶动力学的数值模拟和预测有很广泛的应用，包括船舶设计、航行计划、航线修正、船舶运行管理等方面。
通过数值模拟和预测，可以更好地预测和掌握船舶在海上的行为和运动，提高航行安全和效率。
数值模拟和预测的方法船舶动力学的数值模拟和预测有多种方法，包括经验公式、物理模型和计算机模拟等。
经验公式：经验公式是根据大量的试验数据和经验总结出来的一种估算方法。
这种方法通常适用于简单的情况，无法对船舶的复杂运动进行准确预测。
物理模型：物理模型是根据物理相似原理，建立一种与真实船舶相似的模型，通过实验研究，推断真实船舶行为。
此种方法能够较真实地模拟船舶的运动规律，但是需要人力、物力和时间等大量投入。
计算机模拟：计算机模拟是将船舶的运动规律建立数学模型，通过计算机程序对船舶运动进行模拟和预测。
此种方法能够较准确地模拟和预测船舶的动力学特性，但是需要专业知识和技术支持。
数值模拟和预测的误差数值模拟和预测的误差是由多种因素造成的，包括数值误差、物理误差和假设误差等。
航行问题数学建模
航行问题数学建模一、航线规划在航行问题中，航线规划是至关重要的。
它涉及到船舶的起始位置、目的地、沿途的障碍物和可能遇到的气象条件等因素。
航线规划通常使用地图或电子海图进行，并考虑船舶的尺寸、吃水深度、航速等因素。
数学模型可以用于优化航线，以减少航程、时间和燃料消耗。
二、速度与距离关系速度与距离之间的关系是航行问题的基础。
距离= 速度× 时间。
因此，航速的增加将减少航程所需的时间，但会增加燃料消耗。
数学模型可以用于确定最佳航速，以平衡时间和燃料消耗。
三、风速影响风速对航行有很大的影响。
逆风将减慢船速，而顺风则有助于加速。
数学模型可以用于预测在不同风速条件下的航速和航程。
此外，还需要考虑风向的影响，以确定最佳航线。
四、航行时间预测航行时间预测是航行问题的重要部分。
它涉及到船舶的航速、距离、风速和天气条件等因素。
数学模型可以用于预测航行时间，以帮助船长制定计划和决策。
五、燃料消耗与航程燃料消耗是航行问题中的重要考虑因素。
船长需要了解船舶在不同航速下的燃料消耗情况，以确定最佳航速和航程。
数学模型可以用于预测燃料消耗和航程之间的关系，以帮助船长做出决策。
六、位置与导航位置和导航是航行问题中的关键因素。
船舶需要准确知道自己的位置和目的地位置，以确定最佳航线。
数学模型可以用于计算船舶的位置和方向，以及预测船舶在给定时间和速度条件下的位置。
此外，还需要考虑导航误差和不确定性等因素。
七、船舶稳定性船舶稳定性是航行问题中的重要考虑因素。
它涉及到船舶的浮态、稳性和操纵性等方面。
数学模型可以用于分析船舶在不同条件下的稳定性，以帮助船长制定安全可靠的航行计划。
八、避碰规则建模在航行中，避碰规则是至关重要的，因为它们可以防止碰撞和事故的发生。
避碰规则可以通过数学模型进行建模和实施，以确保船舶之间的安全距离和行驶路线。
这些规则通常包括避让规则、碰撞危险判断等，并根据不同的环境和条件进行调整和优化。
船舶规划与调度问题的数学建模与求解
船舶规划与调度问题的数学建模与求解一、引言船舶规划与调度问题一直以来都是航运业面临的重要挑战之一。
船舶规划与调度的优化，可以大大提高船舶运输效率和运营管理水平，降低成本，提高利润。
数学建模与求解方法在船舶规划与调度中发挥着重要作用。
本文将重点介绍船舶规划与调度问题的数学建模与求解方法。
二、问题描述船舶规划与调度问题可以分为船舶路径规划和船舶调度两个方面。
船舶路径规划是指在给定的航线网络中确定船舶的最优路径，使得航程最短、成本最低、时间最早，同时满足一定的约束条件。
船舶调度是指在给定的船舶和港口资源情况下，合理安排船舶到达、停靠、出发和停泊等活动，以最大限度地提高资源利用率。
三、数学建模1. 船舶路径规划的数学建模船舶路径规划的目标是使得船舶的航程最短。
为了实现最短航程，可以采用图论中的最短路径算法，如Dijkstra算法、Bellman-Ford算法和A*算法等。
在该数学建模过程中，需要将船舶的航线网络抽象为一个图，图中的节点表示港口，边表示港口之间的航线。
根据输入的起点和终点，利用最短路径算法求解最优路径。
2. 船舶调度的数学建模船舶调度的目标是合理安排船舶活动，以最大限度地提高资源利用率。
船舶调度可以用图论中的匹配问题来建模和求解。
在该数学建模过程中，需要将船舶和港口资源抽象为图中的节点，同时考虑船舶与港口之间的关系抽象为图中的边。
通过求解最大匹配问题，可得到一个合理的船舶调度方案。
四、求解方法1. 船舶路径规划的求解方法在船舶路径规划中，可以采用启发式算法和元启发式算法等求解方法。
启发式算法主要通过启发式规则对问题进行逼近求解，并通过搜索算法来寻找最优解。
常见的启发式算法有遗传算法、模拟退火算法和粒子群算法等。
元启发式算法是一种综合多种启发式算法的求解方法，通过多种启发式算法的组合来得到更优的解决方案。
2. 船舶调度的求解方法在船舶调度中，可以采用数学规划方法和模拟仿真方法等求解方法。
数学规划方法主要通过线性规划、整数规划和混合整数规划等方法来求解船舶调度问题。
基于RNN-LSTM的船舶运动轨迹预测
关性分析得出： 船舶航速、 航向角和横摇值是与船
舶位置相关的较重要的参数 ，对船舶位置影响较
大；海拔、船舶纵倾值与船舶位置之间相关性极
弱，属于无关变量。为了压缩网络结构并提高网络
的泛化能力，将输入特征中数值小于0. 1的相关性 数据删除，最终选择航速、航向角、横摇、舵角、
转速等与船舶位置坐标相关性较高的特征变量。
采用相关性分析可以定量确定参数对输出的变
化有多大的影响。找出测量参数与预测输出之间影
响较大的变量。如果2个变量之间耦合越强，相关
性越高，对应的相关系数绝对值就会越大，即：两
者间的相关系数越接近于1或一1，相关度越强;
相关系数越接近于0,相关度就越弱。采集的各数
据与船舶位置之间的相关系数如图 2所示。通过相
作者简介：吴鹏程$995—%男，硕士，研究方向为船舶轨迹预测、智能船舶
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造船技术 第49卷第3期
(Automatic Ident讦ication System, AIS) 航线数据 划分成不同类型，将轨迹预测定义为分类问题，最 后对预测算法进行验证。靳晓雨2认为船舶轨迹预 测属于多分类问题，根据船舶的属性、航运市场状 态和轨迹数据的聚类算法，对船舶未来的航行轨迹 进行分类预测。TONG等3以马尔可夫链和灰度模 型理论为基础，提出基于AIS数据的改进型马尔可 夫模型，预测船舶在弯曲航道上的轨迹。茅晨昊 等4依据已有的船舶航行轨迹，采用高斯过程回归 法构建船舶轨迹预测模型，对船舶轨迹进行仿真预 测(徐婷婷等5依据预测船位差实现航迹预测的思 想，构建基于反向传播(BackPropagation, BP)神 经网络的船舶轨迹预测模型。徐铁等6针对AIS数 据堵塞等原因造成的船舶轨迹误差较大问题，改进 卡尔曼滤波算法，并基于AIS数据对系统状态做最 小二乘法预测船舶轨迹。PERERA等⑺针对船舶 状态和航行轨迹预测问题，提出运用BP神经网络 对船舶航行轨迹进行预测，运用扩展卡尔曼滤波器 (Extended Kalman Filter， EKF)方法用于船舶状 态预估。当前国内外众多学者大多基于AIS数据进 行航迹预测问题的研究。AIS是现在广泛应用的新
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模型-船舶预测数学建模．武汉理工大学第十一届大学生数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了《武汉理工大学第十一届大学生数学建模竞赛的选手须知》。
我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们的竞赛编号为： C 10我们的选择题号为： B参赛队员：队员1：刘晓辉队员2 ：刘春华：黎燕燕3队员评阅编号：现代船舶是为交通运输、港口建设、渔业生产和科研勘测等服务的，随着工业的发展，船舶服务面的扩大，船舶也日趋专业化。
不同的部门对船舶有不同的要求，使用权船舶的航行区域、航行状态、推进方式、动力装置、造船材料和用途等到方面也各不同，因而船舶种类繁多，而这些船舶在船型上、构造上、运用性能上和设备上又各有特点。
目前主要分类方式及特点1、船舶的航行区域：船舶按航行区域可分为海洋船反作用、港湾船舶和内河船舶三种。
航行内湖泊上的船舶一般也归入内河船舶类。
2、船舶航行的状态：船舶按航行状态可归纳为浮行、滑行、腾空航行三种。
浮行是指船舶在航行时，船体的重量和排水量相等而瓢浮在水面航行的船舶(又叫做排水量船)。
水下潜航的船舶也属于浮行。
滑行船舶是指高速状态下航行时，船体的大部分被水的动力作用抬起，在水面滑行。
滑行时船的排水量小于静止时的排水量，同时减小了湿表面积，水阻力大大减小，使船的速度加快。
如快艇、水翼艇。
腾空航行船舶是船身在完全脱离水面的状态下航行的。
如气垫船和冲翼艇。
3、推进方式：船舶按进方式可分为原始的撑篙、拉绎、划桨、摇橹等人力推进的船舶和风力推进的帆船；机械推进的明轮船，喷水船、螺旋桨船、以及空气推进船等。
明轮是船舶以机器作为动力以来，最古老的一种推进器。
以后又出现把推进哭装在船的艉部水面以下部分的螺旋桨推进器，后来，对少数殊要求的船舶有的在艉部螺旋桨上加上导管，也有在艏部加装辅助的螺旋桨。
大多数船舶螺旋桨的叶片是固定的，对经常驻要求改变工况的船，采用可调螺距的螺旋桨。
浅水航道中的船舶还有喷水推进的。
全浮式气垫船和腾空艇上则用空气螺旋桨推进。
4、动力装置：船舶按动力装置的种类可分为蒸汽机船、内燃机船，。
电力推进船和核动力装置船。
早期使用的蒸汽往复机目前已被淘汰。
汽轮机(有蒸汽轮机和燃汽轮机)在一些高速客船和军舰上使用。
现在各类船舶应用最广的是柴油机动力装置。
小艇1为动力的。
电动推进船是以内燃机或蒸汽机驱动发电机(上也有用汽油机作或直接用蓄电池)发电，再带动与螺旋桨联成一体的电动机来推进船舶。
这种动力装置的螺旋桨转速可任意调节，且操作简单、操纵方便，为有特殊要求的船舶采用，如潜艇、破冰船厂、科学考察船、火车渡船等。
核动力装置是当前世界上较先进的动力装置，它以核反应堆通过原子核的反应，产生蒸汽热能来驱动汽轮机运转。
用途场合分类及特点民用船舶的分类：运输船——客船、客货船、货船(杂货船、散货船、集装箱船、滚装船、载驳船、油船、液化气体船、冷藏船等)、渡船、驳船等。
工程船——挖泥船、起重船、浮船坞、救捞船、布设船(布缆船、敷管船等)、打桩船。
渔业船——网类渔船(拖网渔船、围网渔船、刺网渔船等)、钓类鱼船、捕鲸船、渔业加工船、渔业调查船、冷藏运输船等。
港务船——破冰船、引航船、消防船、供应船、交通船、工作船(测量船船、航标船等)、浮油回收船等。
海洋开发船——海洋调查船，、深潜器(艇)、钻井船、钻井平台等。
拖船和推船——海洋拖船、港作拖船、，内河拖船、海洋拖船、内河拖船等。
、灯标发展中的高速船艇——水翼艇(划水式水翼艇、全浸式水翼艇)、气垫船(全浮式气垫船、侧壁式气垫船)、冲翼艇、半潜式小水面艇、穿浪船等。
军用舰艇的分类：水面战斗舰艇——航空母舰、直升机母舰、战列舰、巡洋舰，驱逐舰、护卫舰、导弹艇、鱼雷艇、猎潜艇、护卫艇等。
水中战斗舰艇——攻击型潜艇(柴油机动力、电动机动力)、战略导弹潜艇(常规动力、核动力)。
特种战斗舰船——两栖舰艇(两栖指挥舰、两栖攻击舰、船坞登陆舰、两栖船坞运输舰、坦克登陆舰、两栖货船、车辆人员登陆艇、通用登陆艇)、布雷舰艇、扫雷舰艇、猎雷艇。
辅助舰艇——后支援船(运输船、舰队补给船、供应维修船、卫生勤务船、捞雷船)、海上救助船(近岸救助船、远洋救助船、潜艇救助船、破冰船)、情报支援船(海洋调查船、侦察船、通讯船、测量船)、试验训练船(导弹靶船、导弹测量船、兵器试验船、海军训练船)，港务支援船(港口建设船、港口作业船、港口勤务船等，这类船同民用船如勘探船、打桩船、起重船、驳船、拖船、挖泥船、交通船、引水船、供水船、航标船、灯船、消防船、浮船坞等)。
当今世界订单比例占量比较大的船及特点：1、油船（oil tanker）（油槽船（Tanker)是主要用来装运液体货物的船舶。
油槽船根据所装货物种类不同，又可分为油轮和液化天然气船）指运载石油及石油产品（柴油、汽油和重油等）的船舶。
为了防火防爆，甲板上不允许用带电拖动设备，通常用蒸汽机。
结构上也不设双层底，尾机型，干舷很小，船型丰满，船速不高，为13-17kn。
油船的特点是机舱都设在船尾，船壳衣身被分隔成数个贮油舱，有油管贯通各油舱。
油舱大多采用纵向式结构，并设有纵向舱壁，在未装满货时也能保持船舶的平稳性。
为取得较大的经济效益，二战以后油轮的载重吨位不断地增加，目前世界上最大的油轮载重吨位已达到60多万吨。
油轮以散装原油为主要承运对象，目前，世界上最大的油轮可装载55万吨原油，习惯上把载重量在20万吨以上，30万吨以下的油轮称为大型油轮（VLCC-Very LargeCrude Carrier），把30万吨以上的称为超大型油轮（ULCC-Ultra Large Crude Carrier），油轮装卸一般靠带泵的管道系统完成。
2、散货船的类型灵便型散货船：指载重量在２－５万吨左右的散货船，其中超过４万吨的船舶又被称为大灵便型散货船。
众所周知，干散货是海运的大宗货物，这些吨位相对较小的船舶具有较强的对航道、运河及港口的适应性，载重吨量适中，且多配有起卸货设备，营运方便灵活，因而被称之为“灵便型”。
巴拿马型散货船：顾名思义，该型船是指在满载情况下可以通过巴拿马运河的最大型散货船，即主要满足船舶总长不超过２７４.３２米，型宽不超过３２.３０米的运河通航有关规定。
根据需要，调整船舶的尺度、船型及结构来改变载重量，该型船载重量一般在６－７.５万吨之间。
好望角型散货船：指载重量在１５万吨左右的散货船，该船型以运输铁矿石为主，由于尺度限制不可能通过巴拿马运河和苏伊士运河，需绕行好望角和合恩角，台湾省称之为“海岬”型。
由于近年苏伊士运河当局已放宽通过运河船舶的吃水限制，该型船多可满载通过该运河。
1大湖型散货船（Lake bulk carrier)：是指经由圣劳伦斯水道航行于美国、加拿大交界处五大湖区的散货船，以承运煤炭、铁矿石和粮食为主。
该型船尺度上要满足圣劳伦斯水道通航要求，船舶总长不超过２２２.５０米，型宽不超过２３.１６米，且桥楼任何部分不得伸出船体外，吃水不得超过各大水域最大允许吃水，桅杆顶端距水面高度不得超过３５.６６米，该型船一般在３万吨左右，大多配有起卸货设备。
3、集装箱船(container ship)是指以装运集装箱货物为主的船舶。
货舱多为单层甲板，双船壳，可堆放3-9层集装箱。
经济航速为19-24kn，集装箱规格：40ft（40×8×8ft)和20ft(20×8×8ft)两种。
事先将货物装入集装箱内，再把集装箱装上船。
这种运输方式的优点是装卸效率高、降低劳动强度、减少货损货差和便于开展多式联运。
目前，集装箱运输发展很快，已成为件杂货的主运输方式。
集装箱船基本上可以分为全集装箱船和半集装箱船两大类。
全集装箱船的货舱和甲板均能装载集装箱。
货舱内设有格栅式货架，以利货箱的固定。
其甲板和货舱盖是平直的，上面可以装2~4层集装箱。
通常船上不设起货设备，而利用码头上的专用设备装卸。
半集装箱船则而在部分货舱装运集装箱，其他货舱装运杂货或散货。
集装箱船的货舱舱口很大，为了保证船体强度，采用双层船壳。
其不仅装卸效率高，船速也较快，多在20k n 以上。
目前，已建造第六代集装箱船，可装载8000个集装箱。
集装箱船可分为部分集装箱船、全集装箱船和可变换集装箱船三种：（1）.部分集装箱船（Partial container ship）。
仅以船的中央部位作为集装箱的专用舱位，其他舱位仍装普通杂货。
（2）.全集装箱船（Full Container Ship）。
指专门用以装运集装箱的船舶。
它与一般杂货船不同，其货舱内有格栅式货架，装有垂直导轨，便于集装箱沿导轨放下，四角有格栅制约，可防倾倒。
集装箱船的舱内可堆放三至九层集装箱，甲板上还可堆放三至四层。
(3).可变换集装箱船（Convertible Container Ship）。
其货舱内装载集装箱的结构为可拆装式的。
因此，它既可装运集装箱，必要时也可装运普通杂货。
集装箱船航速较快，大多数船舶本身没有起吊设备，需要依靠码头上的起吊设备进行装卸。
这种集装箱船也称为吊上吊下船。
4、液货船(liquid cargo vessel)液化天然气船(liquefied natural gas carrier 缩写LNG carrier)：液化天然气主要是甲烷，在常压下极低温（-165℃）冷冻才能使天然气液化，液化后的体积只有气态时的1/600，因而便于运输。
液舱有严格的隔热结构，形状有球场形和矩形。
液化石油气船（liquefied petroleum gas carrier 缩写LPG carrier）：液化石油气船分为全加压式液化石油气船；全冷冻式液化石油气船和半加压半冷冻式液化石油气船三种。
液体化学品船（liquid chemical tanker）：液体化学品多数是有毒、易燃、腐蚀性强，且品种多。
因此，船舶多为双层底，货舱多且小。
三．未来三年中国造船业发展趋势预测1.基本假设短时间内不会再次出现大影响力的经济危机国内政府对船舶业的扶植不会出现剧烈变化世界市场基本稳定2船舶主要生产类型及用途短时间内不变国内三家主要船舶公司不会出现大的生产问题2.问题分析造船公司主要经过资料查看，影响国内船舶业发展的主要因素可归结为：结构业务变化、国内GDP变化、国内船舶投资及股市、日韩国家的竞争、世界船舶市场需求及世界造船三大指标的影响。