Построение пространственной аппроксимации набора диаграмм статической остойчивости автономного судна
EDN: FOJTIH
Аннотация
Актуальность выбранной темы исследования объясняется активным развитием автономного судовождения и необходимостью решения задач, возникающих в процессе эксплуатации морских автономных надводных судов. Разрабатываемая в рамках диссертационного исследования математическая модель экспресс-оценки характеристик качки судна на нерегулярном морском волнении предполагает наличие метода для вычисления плеча остойчивости в зависимости от угла крена и осадки. В данной работе рассмотрены математические методы аппроксимации поверхности, применимые для обработки неравномерно распределенных данных; построены аппроксимации поверхности, образованной набором диаграмм статической остойчивости, соответствующих различным случаям нагрузки масс судна, проведено сравнение полученных результатов. Сделан вывод, что наилучшими для данной задачи аппроксимационными способностями обладают методы, основанные на кубических и бигармонических сплайнах.
Об авторах
С. В. Шульц
Санкт-Петербургский государственный морской технический университет
Россия
Россия
аспирант
190121, Санкт-Петербург, Лоцманская ул., 3
М. А. Кутейников
Российский морской регистр судоходства
Россия
Россия
д-р техн. наук
191186, Санкт-Петербург, Миллионная ул., 7А
В. Ю. Шульц
Санкт-Петербургский государственный морской технический университет
Россия
Россия
канд. физ.-мат. наук
190121, Санкт-Петербург, Лоцманская ул., 3
Список литературы
1. Kasyk L. The analysis of social and situational systems as components of human errors resulting in navigational accidents / L. Kasyk, A.E. Wolnowska, K. Pleskacz, T. Kapuściński // Applied Sciences. — 2023. — Vol. 13, Issue 11. — P. 6780. — DOI 10.3390/app13116780.
2. Гомзяков М.В. Обзор аварийности морских транспортных судов Дальневосточного региона / М.В. Гомзяков // Научно-технический сборник Российского морского регистра судоходства. — 2020. — № 58/59. — С. 4 — 10.
3. Кутейников М.А. Критерии риска потери остойчивости судна без хода / М.А. Кутейников, В.Р. Самойлов // Научно-технический сборник Российского морского регистра судоходства. — 2019. — № 56/57. — С. 40 — 50.
4. Шульц С.В. Обзор применения искусственных нейронных сетей в задачах моделирования качки автономного судна / С.В. Шульц, М.А. Кутейников, В.Ю. Шульц // Научно-технический сборник Российского морского регистра судоходства. — 2025. — № 78. — С. 44 — 50. — EDN UFKSYW.
5. Jimenez-Fernandez V.M. Exploring the use of two-dimensional piecewise-linear functions as an alternative model for representing and processing grayscale-images / V.M. Jimenez-Fernandez, H. Vazquez-Leal, U.A. Filobello-Nino, M. Jimenez-Fernandez et al. // Journal of Applied Research and Technology. — 2016. — Vol. 14, No. 5. — P. 311 — 318. — DOI 10.1016/j.jart.2016.09.001.
6. Jimenez-Fernandez V.M. A parametric piecewise-linear approach to laser projection / V.M. Jimenez-Fernandez, H.H. Cerecedo-Nunez, H. Vazquez-Leal, L. Beltran-Parrazal et al. // Computational and Applied Mathematics. — 2014. — Vol. 33, Issue 3. — P. 841 — 858.
7. Jimenez-Fernandez V.M. A comparative study between piecewise-linear and point-based methodologies for galvanometer mirror systems / V.M. Jimenez-Fernandez, H. Vazquez-Leal, U.A. Filobello-Nino, H.H. Cerecedo-Nunez et al. // Revista Facultad de Ingeniería Universidad de Antioquia. — 2014. — Vol. 73. — P. 124 — 133.
8. Zhang Z.G. High-resolution reconstruction of human brain MRI image based on local polynomial regression / Z.G. Zhang, S.C. Chan, X. Zhang, E.Y. Lam et al. // 4th International IEEE/EMBS conference on neural engineering. — 2009. — P. 245 — 248.
9. Zhang Z.G. A new two-stage method for restoration of images corrupted by Gaussian and impulse noises using local polynomial regression and edge preserving regularization / Z.G. Zhang, S.C. Chan, Z. Y. Zhu // IEEE international symposium on circuits and systems. — 2009. — P. 948 — 951.
10. Karim S.A.A. Cubic spline interpolation for petroleum engineering data / S.A.A. Karim, M.A.M. Rosli, M.I.M. Mustafa // Applied Mathematical Sciences. — 2014. — Vol. 8. — P. 5083 — 5098.
11. Karim S.A.A. Seabed loging data curve fitting using cubic splines / S.A.A. Karim, N. Yahya // Applied Mathematical Sciences. — 2013. — Vol. 7, No. 81. — P. 4015 — 4026.
12. Ross A. A deformable model for fingerprint matching / A. Ross, S. Dass, A. Jain // Pattern Recognition. — 2005. — Vol. 38. — P. 95 — 103. — DOI 10.1016/j.patcog.2003.12.021.
13. Бикеев Е.В. Применение методики аппроксимации сплайном типа «тонких пластин» для определения деформаций крупногабаритного рефлектора / Е.В. Бикеев, Г.И. Калабегашвили // Наука и образование сегодня. — 2017. — № 2 (13). — C. 6 — 8.
14. Douglas B.C. The sea state correction for GEOS 3 and SEASAT satellite altimeter data / B.C. Douglas, R.W. Agreen // Journal of Geophysical Research. — 1983. — Vol. 88 (C3). — P. 1655 — 1661. — DOI 10.1029/JC088iC03p01655.
15. Munchow A. Detiding three-dimensional velocity survey data in coastal waters / A. Munchow // Journal of Atmospheric and Oceanic Technology. — 2000. — Vol. 17, Issue 5. — P. 736 — 748.
16. Feliciano L. Biharmonic spline interpolation for solar radiation mapping using Puerto Rico as a case of study / L. Feliciano, E. Ortiz-Rivera // Conference Record of the IEEE Photovoltaic Specialists Conference, 2012. — P. 002913 — 002915. DOI 10.1109/PVSC.2012.6318196.
17. Дебрин А.С. Разработка программных продуктов по моделированию характеристик фотоэлектрических модулей для повышения эффективности работы ФСЭС автономных потребителей / А.С. Дебрин, А.Ф. Семенов, А.В. Бастрон, П.Н. Кузьмин // Известия ОГАУ. — 2020. — № 3 (83). — C. 222 — 225.
18. Amidror I. Scattered data interpolation methods for electronic imaging systems: a survey / I. Amidror // Journal of Electronic Imaging. — 2002. — Vol. 11, No. 2. — P. 157 — 176.
19. Ambrosius F. Interpolation of 3D surfaces for contact modeling / F. Ambrosius // University of Twente Tech. Rep. — March 2005. — 51 p.
20. Boor C. de. Bicubic spline interpolation / C. de Boor // Journal of Mathematics and Physics. — 1962. — Vol. 41, No. 4. — P. 212 — 218. — DOI 10.1002/sapm1962411212.
21. Bhattacharyya B.K. Bicubic spline interpolation as a method for treatment of potential field data / B.K. Bhattacharyya // Geophysics. — 1969. — Vol. 34. — P. 402 — 423. — DOI 10.1190/1.1440019.
22. Briggs I.C. Machine contouring using minimum curvature / I.C. Briggs // Geophysics. — 1974. — Vol. 39, No. 1. — P. 39 — 48. — DOI 10.1190/1.1440410.
23. Turley R. Steven. Cubic interpolation with irregularly-spaced points in Julia 1.4 / R. Steven Turley; Brigham Young University // Faculty Publications. — 2018. — 2177.
24. Jain R. Machine Vision / R. Jain, R, Kasturi. B. Schunck. — McGraw-Hill, 1995. — 549 p.
25. Han X. Representation of piecewise biharmonic surfaces using biquadratic B-Splines / X. Han, J. Han // Journal of Computational and Applied Mathematics. — 2015. — Vol. 290. — P. 403 — 411. — DOI 10.1016/j.cam.2015.05.025.
Рецензия
Для цитирования:
Шульц С.В., Кутейников М.А., Шульц В.Ю. Построение пространственной аппроксимации набора диаграмм статической остойчивости автономного судна. Научно-технический сборник Российского морского регистра судоходства. 2025;1(80):82-93. EDN: FOJTIH
For citation:
Shults S.V., Kuteynikov М.А., Shults V.Yu. Construction of a spatial approximation of a set of diagrams of static stability of an autonomous ship. Research Bulletin by Russian Maritime Register of Shipping. 2025;1(80):82-93. (In Russ.) EDN: FOJTIH
Просмотров:
32
Послать статью по эл. почте 