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  基于超分辨率DEM与实时水位交互的海图动态等深线生成方法

  国际海道测量组织(International Hydrographic Organization,IHO) S-98标准定义的电子海图与多源水文数据互操作是未来应用趋势，本研究旨在探索融合电子海图（Electronic Navigational Chart, ENC）产品与实时水位数据的动态等深线智能生成技术。 针对S-102测深表面数据不完备情况下ENC产品包含的稀疏水深数据精度难以直接支撑高可靠性的动态水深计算的制约，提出一种基于深度学习超分辨率技术的解决方案，利用改进的TSE-EDSR模型，从海图稀疏水深点中重建高保真度的海底数字高程模型，再结合实时水位数据生成动态等深线。实验表明，本文方法生成的数字高程模型及动态等深线在精度和形态真实性上均显著优于传统插值方法，可为S-98互操作应用提供技术支撑，对推动新一代电子海图的应用与发展具有重要的理论和实践价值。05-11

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  考虑蒸发率变化的液化天然气海运库存路径问题

  针对液化天然气(LNG)海运库存路径问题(MIRP), 依据LNG蒸发率与船舱内外温差和货物量间的变化关系, 建立各航次船舶航行及港口装卸过程的LNG蒸发量函数。以海运物流公司总成本最小化为目标, 构建考虑蒸发率变化的LNGMIRP非线性随机规划模型, 运用机会约束与分段线性割线逼近两种模型转换方法, 并将其转化为混合整数线性规划模型。以亚马尔运往中国的LNG项目为例对所建模型及算法进行验证。结果表明, 考虑蒸发率变化的LNGMIRP非线性随机规划模型可显著降低船舶燃油成本和LNG蒸发损失, 从而节省物流总成本。敏感性分析表明, LNG价格上涨将导致物流总成本增加, 港口库存水平置信参数存在合理取值。研究结论可为海运物流公司LNGMIRP决策提供有益参考。04-03

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  船舶燃气轮机推进系统跨工况并发故障诊断框架

  传统的船舶机械故障诊断方法通常只关注单一故障场景，不具备并发故障跨域诊断能力。针对这一问题，本文提出了一种基于全连接多标签域适应神经网络(Fully Connected Multi-label Domain Adaptive Neural Network, FMANN)的智能故障诊断框架。首先，该框架通过引入联合域适应方法实现了不同工况的故障特征迁移，解决了目标工况小样本故障诊断问题。其次，该框架又引入多标签分类方法来捕捉不同故障之间的复杂关系，进而实现了并发故障的迁移诊断。最后，对比分析了几种常见的域适应方法在该框架下的性能，并利用某船舶燃气轮机推进系统的退化数据集验证了该框架的有效性和鲁棒性。03-13

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  MASS议题在国际海事组织法律委员会的立法进程

  03-10

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  《海商法》修订重点章节之要点解读

  03-10

• 现行国际海事规则对MASS的适用性研究

• 自主船舶发展及对引航制度的影响

• 《美国SHIPS法案》有关船员的立法简介及借鉴

• 自贸区（港）减免船舶吨税的问题研究

• 培训合格证再有效制度解析及优化建议

• 大连海事大学学报

• 大连海事大学学报(社会科学版）

• 航海教育研究

• 世界海运