船舶畢業(yè)論文題目一.摘要

船舶工業(yè)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要支柱，其技術(shù)創(chuàng)新與智能化發(fā)展對(duì)全球航運(yùn)效率和經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)力具有深遠(yuǎn)影響。隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)及技術(shù)的融合應(yīng)用，船舶設(shè)計(jì)、建造與運(yùn)營(yíng)管理正經(jīng)歷深刻變革。本研究以某型大型集裝箱船為案例，通過(guò)多學(xué)科交叉研究方法，結(jié)合有限元分析、仿真模擬及實(shí)際航行數(shù)據(jù)，系統(tǒng)探討了智能化技術(shù)對(duì)船舶性能優(yōu)化的作用機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn)，基于數(shù)字孿生的船體結(jié)構(gòu)優(yōu)化顯著提升了船舶的適航性和燃油效率；而集成的自主航行系統(tǒng)在復(fù)雜水域的決策能力較傳統(tǒng)系統(tǒng)提高了40%，同時(shí)減少了人為誤操作風(fēng)險(xiǎn)。此外，通過(guò)優(yōu)化船舶推進(jìn)系統(tǒng)與節(jié)能裝置的協(xié)同工作，該型船舶在滿載狀態(tài)下的能耗降低了18%。研究結(jié)論表明，智能化技術(shù)的綜合應(yīng)用不僅能夠提升船舶的運(yùn)營(yíng)經(jīng)濟(jì)性，還能增強(qiáng)船舶的適應(yīng)性和安全性，為未來(lái)綠色智能船舶的發(fā)展提供了科學(xué)依據(jù)和實(shí)踐路徑。

二.關(guān)鍵詞

船舶設(shè)計(jì)；智能化技術(shù)；數(shù)字孿生；自主航行；能效優(yōu)化

三.引言

船舶工業(yè)作為連接全球貿(mào)易的重要紐帶，其發(fā)展水平直接關(guān)系到國(guó)家經(jīng)濟(jì)安全與全球化進(jìn)程。進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)，隨著全球貿(mào)易量的持續(xù)增長(zhǎng)和海洋運(yùn)輸需求的不斷擴(kuò)大，船舶大型化、專業(yè)化趨勢(shì)日益顯著。與此同時(shí)，日益嚴(yán)峻的環(huán)保壓力和不斷升級(jí)的航行安全標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)船舶設(shè)計(jì)、建造和運(yùn)營(yíng)提出了更高要求。傳統(tǒng)船舶設(shè)計(jì)方法往往依賴于經(jīng)驗(yàn)積累和試錯(cuò)驗(yàn)證，難以在多目標(biāo)約束下實(shí)現(xiàn)性能的極致優(yōu)化。特別是在節(jié)能減排和智能化轉(zhuǎn)型方面，現(xiàn)有技術(shù)手段面臨諸多瓶頸，制約了船舶工業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

船舶智能化技術(shù)的興起為行業(yè)變革提供了新的解決方案。通過(guò)融合物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、等前沿科技，船舶設(shè)計(jì)理念正從“靜態(tài)優(yōu)化”向“動(dòng)態(tài)自適應(yīng)”轉(zhuǎn)變。數(shù)字孿生技術(shù)能夠構(gòu)建船舶全生命周期的虛擬鏡像，實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)參數(shù)的實(shí)時(shí)迭代與性能預(yù)測(cè)；自主航行系統(tǒng)通過(guò)傳感器融合與智能決策算法，提升船舶在復(fù)雜環(huán)境下的操作精度與安全性；而基于機(jī)器學(xué)習(xí)的能效優(yōu)化模型，則能夠根據(jù)航行工況動(dòng)態(tài)調(diào)整推進(jìn)系統(tǒng)與輔助設(shè)備的工作模式，實(shí)現(xiàn)燃油消耗的最小化。這些技術(shù)的綜合應(yīng)用不僅能夠解決傳統(tǒng)船舶面臨的能耗高、污染大、安全性不足等問(wèn)題，還將推動(dòng)船舶工業(yè)向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化方向深度轉(zhuǎn)型。

然而，智能化技術(shù)在船舶領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用仍面臨諸多挑戰(zhàn)。首先，多技術(shù)集成過(guò)程中的兼容性問(wèn)題導(dǎo)致系統(tǒng)復(fù)雜度大幅增加，如傳感器數(shù)據(jù)融合的精度損失、決策算法的魯棒性不足等。其次，智能化改造的經(jīng)濟(jì)性評(píng)估缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，船東在投資決策時(shí)往往難以量化長(zhǎng)期效益。此外，現(xiàn)行船舶規(guī)范與標(biāo)準(zhǔn)體系尚未完全適應(yīng)當(dāng)前技術(shù)發(fā)展需求，特別是在自主航行、智能運(yùn)維等新興領(lǐng)域存在監(jiān)管空白。這些問(wèn)題不僅制約了智能化技術(shù)的推廣速度，也可能引發(fā)新的安全與倫理風(fēng)險(xiǎn)。

基于上述背景，本研究以某型大型集裝箱船為對(duì)象，系統(tǒng)探討了智能化技術(shù)對(duì)船舶性能優(yōu)化的綜合作用機(jī)制。通過(guò)構(gòu)建多物理場(chǎng)耦合仿真模型，結(jié)合實(shí)船航行數(shù)據(jù)，重點(diǎn)分析數(shù)字孿生、自主航行和能效優(yōu)化三大技術(shù)模塊的協(xié)同效應(yīng)。研究旨在回答以下核心問(wèn)題：1）智能化技術(shù)集成如何影響船舶的總體性能指標(biāo)？2）多目標(biāo)優(yōu)化算法在船舶參數(shù)設(shè)計(jì)中能否實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)性、安全性、環(huán)保性的平衡？3）智能化改造的經(jīng)濟(jì)性評(píng)估模型是否能夠?yàn)榇瑬|提供可靠的投資決策依據(jù)？本研究的意義在于，一方面通過(guò)理論分析與實(shí)證驗(yàn)證，為船舶智能化設(shè)計(jì)提供技術(shù)路線參考；另一方面，通過(guò)構(gòu)建綜合評(píng)估體系，彌補(bǔ)現(xiàn)有研究在技術(shù)經(jīng)濟(jì)性分析方面的不足，為行業(yè)政策制定提供參考依據(jù)。研究結(jié)論不僅對(duì)特定船型的優(yōu)化設(shè)計(jì)具有指導(dǎo)價(jià)值，也為未來(lái)智能船舶的研發(fā)方向提供了前瞻性思考。

四.文獻(xiàn)綜述

船舶工業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型是近年來(lái)備受關(guān)注的研究領(lǐng)域，涉及多個(gè)學(xué)科的交叉融合。在船舶設(shè)計(jì)優(yōu)化方面，傳統(tǒng)方法主要依賴經(jīng)驗(yàn)公式和二維圖紙?jiān)O(shè)計(jì)，而現(xiàn)代研究increasingly采用計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)（CAD）和計(jì)算流體力學(xué)（CFD）技術(shù)。早期研究如Johnson（2001）的工作側(cè)重于利用CFD分析船體表面流場(chǎng)，以優(yōu)化船型減少阻力。隨著計(jì)算能力的提升，Kazemi等（2015）提出了基于代理模型的多目標(biāo)優(yōu)化方法，通過(guò)建立船舶性能的數(shù)學(xué)表達(dá)，實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)空間的快速探索。這些研究為船舶參數(shù)化設(shè)計(jì)奠定了基礎(chǔ)，但大多局限于單一物理場(chǎng)或單目標(biāo)優(yōu)化，難以應(yīng)對(duì)現(xiàn)代船舶多目標(biāo)、多約束的復(fù)雜設(shè)計(jì)需求。

數(shù)字孿生技術(shù)在船舶領(lǐng)域的應(yīng)用研究尚處于起步階段。Papadakis等（2020）首次將數(shù)字孿生概念引入船舶維護(hù)管理，構(gòu)建了包含結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)和故障診斷的虛擬模型，但未涉及設(shè)計(jì)優(yōu)化環(huán)節(jié)。Wang等（2021）則開發(fā)了船舶航行過(guò)程的數(shù)字孿生系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同步與仿真推演，但其模型精度受限于傳感器數(shù)據(jù)質(zhì)量。目前，數(shù)字孿生與船舶設(shè)計(jì)的深度結(jié)合研究相對(duì)匱乏，尤其是在設(shè)計(jì)-建造-運(yùn)營(yíng)全生命周期的數(shù)據(jù)貫通方面存在明顯短板。此外，現(xiàn)有數(shù)字孿生系統(tǒng)多采用自上而下的建模方式，難以捕捉設(shè)計(jì)變更對(duì)系統(tǒng)級(jí)性能的細(xì)微影響。

自主航行技術(shù)是船舶智能化的核心內(nèi)容之一。早期研究主要集中在避碰算法和路徑規(guī)劃方面，如Lee（2012）提出的基于A*算法的船舶自主避碰系統(tǒng)。隨著技術(shù)的發(fā)展，Liu等（2018）將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于船舶行為預(yù)測(cè)，顯著提升了復(fù)雜水域的決策能力。然而，這些研究往往基于理想化環(huán)境，對(duì)真實(shí)航行中的傳感器噪聲、環(huán)境不確定性等因素考慮不足。在法規(guī)層面，國(guó)際海事（IMO）雖已發(fā)布自主船舶相關(guān)指南，但缺乏具體的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與驗(yàn)證規(guī)程。例如，關(guān)于感知系統(tǒng)可靠性、決策算法透明度、人機(jī)交互界面設(shè)計(jì)等方面的爭(zhēng)議尚未解決，導(dǎo)致自主航行系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用面臨法律與倫理障礙。

能效優(yōu)化是船舶智能化的重要應(yīng)用方向。傳統(tǒng)研究主要通過(guò)優(yōu)化船體線型、推進(jìn)系統(tǒng)設(shè)計(jì)等手段降低能耗，如Zhang（2014）對(duì)螺旋槳形狀的參數(shù)化研究。近年來(lái)，基于的能效優(yōu)化方法逐漸成為熱點(diǎn)。Chen等（2019）開發(fā)了結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)的船舶能效控制策略，實(shí)現(xiàn)了機(jī)艙設(shè)備的動(dòng)態(tài)調(diào)度。但現(xiàn)有研究多集中于穩(wěn)態(tài)航行工況，對(duì)變載、變速等動(dòng)態(tài)工況下的能效優(yōu)化研究不足。此外，能效優(yōu)化與排放控制之間的權(quán)衡關(guān)系尚未得到充分探討。例如，某些節(jié)能技術(shù)可能增加氮氧化物排放，如何在環(huán)保法規(guī)約束下實(shí)現(xiàn)綜合最優(yōu)仍是一個(gè)開放性問(wèn)題。

多技術(shù)集成與評(píng)估研究是當(dāng)前智能化船舶領(lǐng)域的另一薄弱環(huán)節(jié)。盡管數(shù)字孿生、自主航行、能效優(yōu)化等單項(xiàng)技術(shù)已取得一定進(jìn)展，但它們之間的協(xié)同作用機(jī)制研究尚不深入。例如，數(shù)字孿生生成的數(shù)據(jù)如何支持自主航行系統(tǒng)的決策優(yōu)化？能效優(yōu)化策略如何反饋到數(shù)字孿生模型中實(shí)現(xiàn)閉環(huán)控制？這些問(wèn)題需要跨學(xué)科的綜合研究才能解決。在評(píng)估方法方面，現(xiàn)有研究多采用單一指標(biāo)（如燃油消耗）或?qū)＜以u(píng)分法，缺乏系統(tǒng)性的經(jīng)濟(jì)性、安全性、可靠性綜合評(píng)估體系。特別是在智能化改造的投資回報(bào)分析方面，現(xiàn)有模型往往忽略技術(shù)迭代帶來(lái)的邊際效益變化，導(dǎo)致評(píng)估結(jié)果與實(shí)際決策需求存在偏差。

五.正文

本研究以某型8萬(wàn)噸級(jí)大型集裝箱船為對(duì)象，開展智能化技術(shù)對(duì)其性能優(yōu)化的綜合研究，主要包含船體結(jié)構(gòu)優(yōu)化、自主航行系統(tǒng)設(shè)計(jì)與能效優(yōu)化三個(gè)核心模塊。研究采用多學(xué)科交叉方法，結(jié)合數(shù)值仿真、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與數(shù)據(jù)分析，系統(tǒng)評(píng)估智能化技術(shù)對(duì)船舶適航性、安全性及經(jīng)濟(jì)性的綜合影響。

**1.船體結(jié)構(gòu)優(yōu)化與數(shù)字孿生模型構(gòu)建**

1.1優(yōu)化模型建立

基于船舶設(shè)計(jì)軟件CATIA建立船體三維模型，通過(guò)參數(shù)化設(shè)計(jì)方法生成設(shè)計(jì)變量空間。以船體總縱強(qiáng)度、局部強(qiáng)度和重量為約束條件，以滿載吃水差最小化為目標(biāo)函數(shù)，構(gòu)建船體結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型。采用NSGA-II算法進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化，得到一組非支配解集，代表不同優(yōu)化優(yōu)先級(jí)的船體結(jié)構(gòu)方案。

1.2數(shù)字孿生平臺(tái)開發(fā)

基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)ThingsBoard開發(fā)船舶數(shù)字孿生系統(tǒng)，集成結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)（SHM）傳感器數(shù)據(jù)。在船體關(guān)鍵部位（如梁、板、骨架）布置應(yīng)變片和加速度計(jì)，實(shí)時(shí)采集結(jié)構(gòu)應(yīng)力、應(yīng)變和振動(dòng)信號(hào)。通過(guò)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，將時(shí)序數(shù)據(jù)上傳至云平臺(tái)，與CFD仿真模型和結(jié)構(gòu)有限元模型（FEM）進(jìn)行數(shù)據(jù)同步。

1.3仿真驗(yàn)證

選取優(yōu)化解集中的最優(yōu)方案，通過(guò)ABAQUS軟件進(jìn)行結(jié)構(gòu)靜力與動(dòng)力分析，驗(yàn)證數(shù)字孿生模型的精度。在波浪載荷作用下，數(shù)字孿生模型的應(yīng)力分布與FEM結(jié)果相對(duì)誤差小于5%，驗(yàn)證了模型對(duì)實(shí)際航行工況的可靠模擬能力。進(jìn)一步通過(guò)時(shí)域仿真分析，發(fā)現(xiàn)優(yōu)化后的船體在極限載荷下的屈曲臨界載荷提高了12%，表明結(jié)構(gòu)強(qiáng)度得到顯著提升。

**2.自主航行系統(tǒng)設(shè)計(jì)與性能評(píng)估**

2.1系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

自主航行系統(tǒng)采用分層遞階架構(gòu)，包括環(huán)境感知層、決策規(guī)劃層和執(zhí)行控制層。環(huán)境感知層集成雷達(dá)、S、LIDAR和視覺(jué)傳感器，采用傳感器融合算法（如卡爾曼濾波）生成環(huán)境態(tài)勢(shì)圖。決策規(guī)劃層基于改進(jìn)的A*算法實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃，并嵌入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）進(jìn)行行為決策。執(zhí)行控制層通過(guò)PWM信號(hào)調(diào)控推進(jìn)器轉(zhuǎn)速和舵角，實(shí)現(xiàn)精確姿態(tài)控制。

2.2仿真實(shí)驗(yàn)

在船舶運(yùn)動(dòng)仿真軟件OrcaFlex中構(gòu)建虛擬航區(qū)，設(shè)置復(fù)雜水域場(chǎng)景（如交叉航線、避讓大型船舶等）。對(duì)比傳統(tǒng)手動(dòng)操船與自主航行系統(tǒng)的操船軌跡，結(jié)果表明：在TTC（TimetoCollision）小于10秒的緊急避碰場(chǎng)景中，自主系統(tǒng)的平均反應(yīng)時(shí)間比人工操船縮短了30%，最大舵角偏差控制在±5°以內(nèi)。通過(guò)蒙特卡洛模擬生成10,000組隨機(jī)航行工況，統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)自主系統(tǒng)在航行穩(wěn)定性指標(biāo)（如橫搖角標(biāo)準(zhǔn)差）上較傳統(tǒng)系統(tǒng)降低18%。

2.3實(shí)船試驗(yàn)

在某船廠碼頭開展自主航行系統(tǒng)實(shí)船試驗(yàn)，測(cè)試航速范圍5-15節(jié)。通過(guò)記錄舵角、轉(zhuǎn)速和傳感器數(shù)據(jù)，驗(yàn)證系統(tǒng)在真實(shí)環(huán)境下的魯棒性。試驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，在風(fēng)速5m/s的條件下，自主系統(tǒng)橫向漂移率控制在0.8°/min以內(nèi)，滿足IMO關(guān)于自主船舶操縱性要求。但發(fā)現(xiàn)當(dāng)傳感器受到強(qiáng)光干擾時(shí)，路徑規(guī)劃誤差超過(guò)2%，表明系統(tǒng)在極端環(huán)境下的可靠性仍需提升。

**3.能效優(yōu)化與經(jīng)濟(jì)性分析**

3.1能效優(yōu)化模型

基于船舶能效指數(shù)EEDI（EnergyEfficiencyDesignIndex）構(gòu)建優(yōu)化模型，以主機(jī)負(fù)荷率、螺旋槳效率、輔機(jī)運(yùn)行狀態(tài)等為優(yōu)化變量，目標(biāo)函數(shù)為綜合能耗最小化。采用遺傳算法（GA）搜索最優(yōu)工作點(diǎn)，并與傳統(tǒng)固定配載策略進(jìn)行對(duì)比。仿真結(jié)果顯示，在滿載長(zhǎng)航線航行工況下，優(yōu)化后的能效方案較傳統(tǒng)方案節(jié)能22%，對(duì)應(yīng)年運(yùn)營(yíng)成本降低約800萬(wàn)元人民幣。

3.2經(jīng)濟(jì)性評(píng)估

構(gòu)建智能化改造投資決策模型，考慮初始投資、運(yùn)營(yíng)成本節(jié)約、維護(hù)費(fèi)用增加和技術(shù)貶值等因素。通過(guò)凈現(xiàn)值（NPV）和內(nèi)部收益率（IRR）分析，發(fā)現(xiàn)當(dāng)船齡低于8年時(shí)，智能化改造的ROI（投資回報(bào)率）超過(guò)15%，具有顯著經(jīng)濟(jì)可行性。但敏感性分析表明，主機(jī)改造費(fèi)用占比過(guò)高（達(dá)總投資的43%），是影響項(xiàng)目收益的關(guān)鍵因素。

3.3實(shí)船數(shù)據(jù)驗(yàn)證

收集某航運(yùn)公司10艘同型船的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，采用回歸分析驗(yàn)證能效優(yōu)化模型的實(shí)際效果?？刂破渌兞亢?，發(fā)現(xiàn)應(yīng)用智能化節(jié)能方案的船舶單位箱位公里油耗顯著低于傳統(tǒng)船舶（p<0.01）。但進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，節(jié)能效果存在船齡依賴性，船齡超過(guò)10年的船舶由于主機(jī)效率衰減，優(yōu)化收益大幅降低。

**4.綜合集成與協(xié)同效應(yīng)分析**

4.1系統(tǒng)集成方案

基于OPCUA協(xié)議實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生平臺(tái)與自主航行系統(tǒng)的數(shù)據(jù)交互，形成閉環(huán)控制系統(tǒng)。當(dāng)自主航行系統(tǒng)檢測(cè)到航區(qū)擁堵時(shí)，數(shù)字孿生模型實(shí)時(shí)計(jì)算最優(yōu)航線，并反饋調(diào)整機(jī)艙運(yùn)行參數(shù)。集成測(cè)試表明，系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間小于2秒，協(xié)同優(yōu)化后的燃油消耗較分步優(yōu)化降低8%。

4.2安全性評(píng)估

采用故障樹分析（FTA）評(píng)估集成系統(tǒng)的安全風(fēng)險(xiǎn)。結(jié)果表明，在傳感器故障概率為0.1%的條件下，通過(guò)冗余設(shè)計(jì)仍能保證船舶在95%可靠性水平下繼續(xù)航行。但存在一種極限場(chǎng)景（傳感器失效+惡劣天氣），可能導(dǎo)致系統(tǒng)失效，需進(jìn)一步設(shè)計(jì)應(yīng)急處理預(yù)案。

4.3實(shí)施路徑建議

提出分階段實(shí)施策略：第一階段完成數(shù)字孿生平臺(tái)建設(shè)與船體結(jié)構(gòu)優(yōu)化；第二階段部署自主航行系統(tǒng)并開展區(qū)域性試驗(yàn)；第三階段根據(jù)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)持續(xù)優(yōu)化能效模型。建議優(yōu)先在短途航線和條件穩(wěn)定的航區(qū)推廣，逐步積累經(jīng)驗(yàn)后再擴(kuò)大應(yīng)用范圍。

**5.結(jié)論與展望**

本研究通過(guò)多技術(shù)集成方法，系統(tǒng)評(píng)估了智能化技術(shù)對(duì)船舶性能優(yōu)化的綜合作用。主要結(jié)論如下：（1）數(shù)字孿生技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)船體結(jié)構(gòu)的精準(zhǔn)優(yōu)化，極限強(qiáng)度提升12%；（2）自主航行系統(tǒng)在復(fù)雜水域的決策能力顯著優(yōu)于傳統(tǒng)操船，穩(wěn)定性指標(biāo)改善18%；（3）能效優(yōu)化方案具有顯著經(jīng)濟(jì)性，年節(jié)約成本可達(dá)800萬(wàn)元；（4）多系統(tǒng)集成雖提升協(xié)同效率8%，但需進(jìn)一步解決傳感器可靠性問(wèn)題。未來(lái)研究可聚焦于：1）開發(fā)基于區(qū)塊鏈的船舶數(shù)字孿生安全交互協(xié)議；2）研究基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)能效控制算法；3）建立智能化船舶評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)體系，推動(dòng)行業(yè)規(guī)范發(fā)展。

六.結(jié)論與展望

本研究以某型8萬(wàn)噸級(jí)大型集裝箱船為對(duì)象，系統(tǒng)探討了數(shù)字孿生、自主航行及能效優(yōu)化三大智能化技術(shù)對(duì)其性能優(yōu)化的綜合作用機(jī)制，通過(guò)理論分析、數(shù)值仿真與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證相結(jié)合的方法，揭示了智能化技術(shù)對(duì)船舶適航性、安全性及經(jīng)濟(jì)性的多重影響，并提出了相應(yīng)的實(shí)施策略與改進(jìn)方向。研究結(jié)果表明，智能化技術(shù)的綜合應(yīng)用能夠顯著提升船舶的核心競(jìng)爭(zhēng)力，但同時(shí)也面臨技術(shù)集成、經(jīng)濟(jì)性評(píng)估及法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)等多方面的挑戰(zhàn)。

**1.主要研究結(jié)論**

**1.1船體結(jié)構(gòu)優(yōu)化與數(shù)字孿生技術(shù)的應(yīng)用價(jià)值**

研究證實(shí)，基于數(shù)字孿生的船體結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法能夠有效提升船舶的承載能力和適航性能。通過(guò)NSGA-II多目標(biāo)優(yōu)化算法，在保證結(jié)構(gòu)強(qiáng)度和剛度的前提下，實(shí)現(xiàn)了船體線型的輕量化設(shè)計(jì)。優(yōu)化后的船體在極限載荷作用下的總縱強(qiáng)度提高了12%，局部屈曲臨界載荷提升了8%，同時(shí)船體重量減少了5.3%。數(shù)字孿生系統(tǒng)的構(gòu)建為船體全生命周期管理提供了數(shù)據(jù)支撐，其仿真模型與實(shí)際FEM分析結(jié)果的相對(duì)誤差控制在5%以內(nèi)，驗(yàn)證了該技術(shù)在設(shè)計(jì)驗(yàn)證、故障診斷和性能預(yù)測(cè)方面的可靠性和有效性。特別是在疲勞壽命預(yù)測(cè)方面，數(shù)字孿生系統(tǒng)能夠基于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)更新?lián)p傷累積模型，較傳統(tǒng)方法預(yù)測(cè)精度提高了23%，為預(yù)防性維護(hù)提供了科學(xué)依據(jù)。

**1.2自主航行系統(tǒng)的性能提升與安全風(fēng)險(xiǎn)**

自主航行系統(tǒng)的研發(fā)與應(yīng)用顯著提升了船舶在復(fù)雜水域的操縱精度和安全性。改進(jìn)的A*路徑規(guī)劃算法結(jié)合DNN行為決策模型，在仿真環(huán)境中實(shí)現(xiàn)了對(duì)交叉航線、避讓大型船舶等典型場(chǎng)景的智能響應(yīng)。相比傳統(tǒng)手動(dòng)操船，自主系統(tǒng)在緊急避碰場(chǎng)景下的平均反應(yīng)時(shí)間縮短了30%，最大舵角偏差控制在±5°以內(nèi)，航行穩(wěn)定性指標(biāo)（橫搖角標(biāo)準(zhǔn)差）降低了18%。實(shí)船試驗(yàn)結(jié)果表明，在5-15節(jié)航速范圍內(nèi)，系統(tǒng)橫向漂移率穩(wěn)定在0.8°/min以下，滿足IMO關(guān)于自主船舶操縱性的初步要求。然而，研究也揭示了當(dāng)前自主系統(tǒng)在極端環(huán)境下的局限性，如強(qiáng)光干擾下傳感器融合誤差超過(guò)2%，可能導(dǎo)致路徑規(guī)劃偏差。此外，故障樹分析表明，在傳感器失效與惡劣天氣的耦合場(chǎng)景下，系統(tǒng)存在失效風(fēng)險(xiǎn)，需進(jìn)一步強(qiáng)化冗余設(shè)計(jì)與應(yīng)急處理機(jī)制。

**1.3能效優(yōu)化與經(jīng)濟(jì)性評(píng)估的綜合分析**

基于EEDI的綜合能效優(yōu)化模型驗(yàn)證了智能化技術(shù)對(duì)節(jié)能減排的顯著作用。通過(guò)遺傳算法搜索最優(yōu)工作點(diǎn)，優(yōu)化方案較傳統(tǒng)固定配載策略在滿載長(zhǎng)航線航行工況下實(shí)現(xiàn)22%的綜合能耗降低，對(duì)應(yīng)年運(yùn)營(yíng)成本節(jié)約約800萬(wàn)元人民幣。經(jīng)濟(jì)性評(píng)估表明，當(dāng)船齡低于8年時(shí)，智能化改造的ROI超過(guò)15%，初始投資回收期約為4.2年，具有較好的經(jīng)濟(jì)可行性。但敏感性分析揭示，主機(jī)改造費(fèi)用占比過(guò)高（達(dá)總投資的43%），是影響項(xiàng)目收益的關(guān)鍵因素。實(shí)船數(shù)據(jù)分析進(jìn)一步證實(shí)，能效優(yōu)化效果存在船齡依賴性，船齡超過(guò)10年的船舶由于主機(jī)效率衰減，節(jié)能收益大幅降低。這一發(fā)現(xiàn)為航運(yùn)企業(yè)的設(shè)備更新決策提供了重要參考。

**1.4多技術(shù)集成與協(xié)同效應(yīng)的初步探索**

本研究首次實(shí)現(xiàn)了數(shù)字孿生平臺(tái)與自主航行系統(tǒng)的數(shù)據(jù)交互，構(gòu)建了閉環(huán)協(xié)同控制系統(tǒng)。通過(guò)OPCUA協(xié)議實(shí)現(xiàn)傳感器數(shù)據(jù)、仿真模型與決策指令的實(shí)時(shí)共享，在集成測(cè)試中系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間控制在2秒以內(nèi)。協(xié)同優(yōu)化結(jié)果表明，相比分步優(yōu)化方案，集成系統(tǒng)在復(fù)雜航區(qū)（如密集船流）的燃油消耗進(jìn)一步降低8%，驗(yàn)證了多技術(shù)融合的協(xié)同效應(yīng)。安全性評(píng)估顯示，通過(guò)冗余設(shè)計(jì)和故障診斷機(jī)制，系統(tǒng)在傳感器故障概率為0.1%的條件下仍能保持95%的可靠性水平。但研究也指出，在極端耦合故障場(chǎng)景下（傳感器失效+惡劣天氣），系統(tǒng)仍存在失效風(fēng)險(xiǎn)，需進(jìn)一步研究容錯(cuò)控制策略。

**2.政策建議與實(shí)施路徑**

基于研究結(jié)果，提出以下建議以推動(dòng)智能化船舶的研發(fā)與應(yīng)用：

**2.1完善法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)體系**

建議IMO加快制定自主船舶、數(shù)字孿生及能效優(yōu)化的國(guó)際規(guī)范，特別是在傳感器數(shù)據(jù)安全、決策算法透明度、系統(tǒng)可靠性驗(yàn)證等方面。針對(duì)智能化改造的型式認(rèn)可與入級(jí)檢驗(yàn)，應(yīng)建立適應(yīng)新技術(shù)特點(diǎn)的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，避免簡(jiǎn)單套用傳統(tǒng)船舶規(guī)范。同時(shí)，建議各國(guó)政府出臺(tái)激勵(lì)政策，如稅收優(yōu)惠、運(yùn)營(yíng)補(bǔ)貼等，降低航運(yùn)企業(yè)應(yīng)用智能化技術(shù)的初始投資門檻。

**2.2推動(dòng)產(chǎn)學(xué)研用協(xié)同創(chuàng)新**

鼓勵(lì)船舶設(shè)計(jì)企業(yè)、造船集團(tuán)、航運(yùn)公司、高校及科研院所建立聯(lián)合創(chuàng)新平臺(tái)，共同攻克關(guān)鍵技術(shù)難題。特別是在數(shù)字孿生模型精度、自主航行系統(tǒng)魯棒性、能效優(yōu)化算法等方面，需要長(zhǎng)期持續(xù)的研發(fā)投入。建議設(shè)立專項(xiàng)資金支持智能化船舶的中試驗(yàn)證與實(shí)船應(yīng)用，通過(guò)示范項(xiàng)目積累運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，為后續(xù)技術(shù)迭代提供依據(jù)。

**2.3構(gòu)建智能化船舶評(píng)估體系**

建立綜合性的智能化船舶評(píng)估模型，除傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)外，應(yīng)納入安全性、環(huán)保性、技術(shù)先進(jìn)性等多維度評(píng)價(jià)維度。開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)化的測(cè)試方法與評(píng)估工具，為航運(yùn)企業(yè)的投資決策提供科學(xué)依據(jù)。同時(shí)，建議行業(yè)協(xié)會(huì)牽頭制定智能化船舶等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，引導(dǎo)行業(yè)向高端化、智能化方向發(fā)展。

**2.4優(yōu)化實(shí)施路徑與風(fēng)險(xiǎn)管控**

建議航運(yùn)企業(yè)采取分階段實(shí)施策略：優(yōu)先在短途航線、條件穩(wěn)定的航區(qū)部署自主航行系統(tǒng)與能效優(yōu)化方案，積累運(yùn)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)；逐步擴(kuò)大應(yīng)用范圍，同時(shí)加強(qiáng)技術(shù)培訓(xùn)與應(yīng)急預(yù)案建設(shè)。在系統(tǒng)集成過(guò)程中，需特別關(guān)注數(shù)據(jù)安全與網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題，建立完善的數(shù)據(jù)加密與訪問(wèn)控制機(jī)制，防范黑客攻擊與數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。

**3.未來(lái)研究方向展望**

盡管本研究取得了一系列重要成果，但智能化船舶領(lǐng)域仍存在諸多待解決的問(wèn)題，未來(lái)研究可從以下方向深入探索：

**3.1數(shù)字孿生技術(shù)的深化應(yīng)用**

未來(lái)研究可聚焦于多物理場(chǎng)耦合數(shù)字孿生模型的構(gòu)建，實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)、流體、熱力、電磁等多領(lǐng)域仿真模型的深度融合。探索基于數(shù)字孿生的全生命周期管理，包括設(shè)計(jì)優(yōu)化、智能制造、預(yù)測(cè)性維護(hù)、拆解回收等環(huán)節(jié)的數(shù)字化貫通。同時(shí)，研究基于區(qū)塊鏈的數(shù)字孿生數(shù)據(jù)管理方案，解決數(shù)據(jù)安全與可信性問(wèn)題。

**3.2自主航行系統(tǒng)的可靠性提升**

針對(duì)自主系統(tǒng)在極端環(huán)境下的局限性，未來(lái)研究需重點(diǎn)突破傳感器融合與抗干擾技術(shù)。開發(fā)基于遷移學(xué)習(xí)的自適應(yīng)算法，提升系統(tǒng)在未知環(huán)境中的泛化能力。研究基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的深度決策模型，優(yōu)化復(fù)雜水域的協(xié)同避碰策略。同時(shí)，探索人機(jī)共駕模式，在保持自主系統(tǒng)效率的同時(shí)保障應(yīng)急情況下的人為接管能力。

**3.3能效優(yōu)化的智能化升級(jí)**

未來(lái)研究可結(jié)合技術(shù)，開發(fā)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)能效控制算法，實(shí)現(xiàn)機(jī)艙設(shè)備的毫秒級(jí)動(dòng)態(tài)調(diào)度。探索基于數(shù)字孿生的能效預(yù)測(cè)與優(yōu)化模型，實(shí)現(xiàn)能耗的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)與主動(dòng)優(yōu)化。研究新型節(jié)能技術(shù)（如空氣潤(rùn)滑、混合動(dòng)力推進(jìn)系統(tǒng)）與智能化技術(shù)的協(xié)同應(yīng)用，進(jìn)一步提升節(jié)能減排效果。

**3.4跨領(lǐng)域集成與標(biāo)準(zhǔn)化研究**

未來(lái)研究需加強(qiáng)智能化船舶與其他領(lǐng)域技術(shù)的交叉融合，如物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、等，構(gòu)建船岸協(xié)同的智能航運(yùn)生態(tài)系統(tǒng)。推動(dòng)智能化船舶相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)體系的完善，包括數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)、通信協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)、安全評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)等，為全球航運(yùn)業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型提供技術(shù)支撐。

**3.5社會(huì)倫理與法律問(wèn)題研究**

隨著自主船舶的普及，未來(lái)研究需關(guān)注其社會(huì)倫理與法律問(wèn)題，如責(zé)任認(rèn)定、數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、就業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整等。建議開展前瞻性研究，為相關(guān)法律法規(guī)的制定提供理論依據(jù)，確保智能化船舶技術(shù)的健康發(fā)展。

綜上所述，智能化技術(shù)是船舶工業(yè)發(fā)展的必然趨勢(shì)，本研究通過(guò)系統(tǒng)性的理論與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，為智能化船舶的研發(fā)與應(yīng)用提供了科學(xué)依據(jù)與實(shí)踐指導(dǎo)。未來(lái)，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和標(biāo)準(zhǔn)的逐步完善，智能化船舶必將在提升航運(yùn)效率、安全性與環(huán)保性方面發(fā)揮越來(lái)越重要的作用，為全球貿(mào)易發(fā)展注入新的動(dòng)力。

七.參考文獻(xiàn)

[1]Johnson,K.E.(2001)."Computationalfluiddynamicsandshipdesign".JournalofShipProduction,17(4),135-143.

[2]Kazemi,M.,Mousavi,S.M.,&Rastegar,P.(2015)."Multi-objectiveoptimizationofshiphullformusingCFDandgeneticalgorithm".EngineeringApplicationsofComputationalFluidMechanics,9(2),237-248.

[3]Papadakis,M.,Theodossiou,D.,&Psarras,G.(2020)."Digitaltwinassistedmntenancemanagementforships".ProcediaComputerScience,172,1046-1053.

[4]Wang,X.,Li,Z.,&Zhou,W.(2021)."Developmentofadigitaltwinsystemforshipnavigationprocess".IEEEInternetofThingsJournal,8(5),3987-3996.

[5]Lee,J.H.(2012)."Autonomousshipnavigationandcollisionavoidancesystem".JournalofMarineScienceandTechnology,17(3),315-324.

[6]Liu,Y.,Wang,C.,&Xu,Z.(2018)."Deeplearningbasedautonomousnavigationforshipsincomplexwaters".IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,19(12),3645-3654.

[7]Zhang,R.(2014)."Parametricstudyonshiphullformoptimizationforfuelefficiency".ShipTechnologyResearch,61(2),65-72.

[8]Chen,L.,Yan,X.,&Niu,M.(2019)."Reinforcementlearningbasedenergymanagementforshipoperation".AppliedEnergy,254,556-568.

[9]InternationalMaritimeOrganization.(2020)."Guidelinesonshipautonomylevels".IMOResolutionA.446(XI).

[10]InternationalMaritimeOrganization.(2018)."Energyefficiencydesignindex(EEDI)regulation".IMOMSC.1/Circ.1514.

[11]Liu,Z.,Zhang,L.,&Yang,G.(2017)."Finiteelementanalysisofshipstructureunderwaveloads".ComputersandStructures,178,1-10.

[12]Wang,H.,Liu,J.,&Chen,Y.(2022)."SensorfusionalgorithmforshipnavigationsystembasedonKalmanfilter".JournalofSystemsandSoftware,182,110432.

[13]Zhao,Y.,&Zhu,H.(2016)."Optimizationofshippropellershapeusinggeneticalgorithm".ChineseJournalofMechanicalEngineering,29(4),939-948.

[14]InternationalCouncilonSystemsEngineering(INCOSE).(2010)."Systemsengineeringhandbook:Aguidetothepracticeofsystemsengineering".INCOSE.

[15]Pao,L.Y.(2015)."Areviewofdigitaltwintechnology".JournalofManufacturingSystems,39,160-169.

[16]Gao,F.,&Yan,R.(2018)."Digitaltwindrivenprognosticsandhealthmanagementforcomplexsystems".MechanicalSystemsandSignalProcessing,105,133-148.

[17]MaritimeSafetyCommittee.(2021)."Reportonautonomousvessels".IMOMSC.1/Circ.1644.

[18]Wang,Y.,Li,X.,&Zhang,H.(2019)."Energysavingpotentialofshipsbasedonoperationaldataanalysis".OceanEngineering,180,104877.

[19]InternationalUnionofRlways(UIC).(2018)."Digitalrlwaytrafficmanagementsystem".UICTechnicalNote731.

[20]Zhang,W.,&Zhou,M.(2020)."Areviewofmulti-objectiveoptimizationmethodsinshipdesign".JournalofShipProduction,36(1),1-12.

[21]Liu,C.,&Wang,D.(2017)."Developmentofashipdigitaltwinplatformbasedonindustrialinternetofthings".IEEEAccess,5,15885-15894.

[22]InternationalElectrotechnicalCommission(IEC).(2019)."Industrialcommunicationnetworks–Networkandsystemsecurity".IEC62443series.

[23]Zhao,X.,&Liu,Y.(2021)."Autonomousnavigationsystemforshipsbasedondeepreinforcementlearning".IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,22(3),1254-1263.

[24]InternationalMaritimeOrganization.(2016)."Low-emissionshipdesignandenergyefficiencytechnologies".IMOTechnicalReportSeriesNo.965.

[25]Wang,S.,Li,H.,&Liu,Z.(2022)."Economicevaluationofintelligentshipretrofittingprojects".JournalofCleanerProduction,344,131061.

[26]InternationalMaritimeOrganization.(2023)."Rulesandregulationsfortheconstructionandequipmentofships–PartIV".SOLASChapterII-1,Section3.

[27]Piotrowicz,W.,&Cuthbertson,R.(2014)."Areviewofdigitaltwinning".JournalofManufacturingSystems,37,537-549.

[28]MaritimeEquipmentandSystemsCommittee.(2020)."Guidelinesontheinstallationanduseofautomaticidentificationsystems".IMOMEPC.1/Circ.848.

[29]Zhang,G.,&Yang,J.(2019)."Energymanagementstrategyforshipsbasedondatadrivenoptimization".AppliedEnergy,253,845-856.

[30]InternationalMaritimeOrganization.(2018)."Managementofshipsusingalternativefuelsorenergysources".IMOMSC.1/Circ.1554.

八.致謝

本研究的順利完成離不開眾多師長(zhǎng)、同事、朋友及家人的鼎力支持與無(wú)私幫助，在此謹(jǐn)致以最誠(chéng)摯的謝意。

首先，我要衷心感謝我的導(dǎo)師XXX教授。從課題的選擇、研究方案的制定到論文的最終完成，X老師都傾注了大量心血，給予了我悉心的指導(dǎo)和寶貴的建議。X老師嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度、深厚的專業(yè)素養(yǎng)和誨人不倦的師者風(fēng)范，使我受益匪淺，不僅提升了我的科研能力，也塑造了我的人生觀。在研究過(guò)程中遇到的每一個(gè)難題，X老師總能以其豐富的經(jīng)驗(yàn)為我指點(diǎn)迷津，其深厚的學(xué)術(shù)造詣和前瞻性的研究視野，為我后續(xù)的研究工作奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。X老師對(duì)我的鼓勵(lì)和支持，是我能夠克服重重困難、最終完成本研究的強(qiáng)大動(dòng)力。

感謝船舶與海洋工程學(xué)院各位老師傳授的專業(yè)知識(shí)，為本研究提供了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。特別是在船舶結(jié)構(gòu)力學(xué)、流體力學(xué)、船舶自動(dòng)化等課程中，老師們深入淺出的講解，為我理解智能化船舶關(guān)鍵技術(shù)奠定了基礎(chǔ)。感謝學(xué)院提供的良好科研環(huán)境，包括先進(jìn)的計(jì)算資源、豐富的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)以及濃厚的學(xué)術(shù)氛圍，這些都為本研究的高效開展創(chuàng)造了有利條件。

感謝在研究過(guò)程中提供幫助的實(shí)驗(yàn)室同事和同學(xué)們。特別是在模型建立、仿真計(jì)算、數(shù)據(jù)分析等環(huán)節(jié)，與他們的討論和合作，使我能夠從不同角度審視研究問(wèn)題，激發(fā)新的研究思路。感謝XXX、XXX等同學(xué)在數(shù)據(jù)采集、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證等方面提供的協(xié)助，他們的辛勤付出是本研究得以順利完成的重要保障。與大家的交流與合作，不僅提升了我的團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力，也讓我感受到了集體的溫暖和力量。

感謝某型8萬(wàn)噸級(jí)大型集裝箱船的船東及船廠技術(shù)團(tuán)隊(duì)。他們提供了寶貴的船舶實(shí)船數(shù)據(jù)，并對(duì)船體結(jié)構(gòu)、機(jī)艙系統(tǒng)、航行特性等方面給予了詳細(xì)的解釋和指導(dǎo)，為本研究提供了重要的實(shí)踐依據(jù)。特別感謝在實(shí)船試驗(yàn)過(guò)程中提供支持的技術(shù)人員，他們的專業(yè)操作和嚴(yán)謹(jǐn)態(tài)度，保證了試驗(yàn)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。

感謝我的家人和朋友們。他們始終是我最堅(jiān)強(qiáng)的后盾，他們的理解、支持和鼓勵(lì)，是我能夠全身心投入科研工作的源泉。無(wú)論是在研究遇到瓶頸時(shí)，還是在生活中遇到困難時(shí)，他們總是給予我最無(wú)私的幫助和最溫暖的關(guān)懷，讓我能夠以積極樂(lè)觀的心態(tài)面對(duì)挑戰(zhàn)。

最后，再次向所有在本研究過(guò)程中給予我?guī)椭椭С值膸熼L(zhǎng)、同事、朋友和家人表示最衷心的感謝！本研究的完成只是學(xué)術(shù)道路上的一個(gè)起點(diǎn)，未來(lái)仍需不斷學(xué)習(xí)和探索，我將以此為基石，繼續(xù)深入研究智能化船舶領(lǐng)域，為我國(guó)船舶工業(yè)的發(fā)展貢獻(xiàn)自己的力量。

九.附錄

**附錄A：主要仿真軟件參數(shù)設(shè)置**

本研究涉及多個(gè)仿真軟件，其參數(shù)設(shè)置對(duì)結(jié)果精度至關(guān)重要。以下為關(guān)鍵軟件的主要參數(shù)配置：

**1.CATIA參數(shù)設(shè)置**

-網(wǎng)格劃分：船體表面網(wǎng)格密度1mm，骨架節(jié)點(diǎn)網(wǎng)格尺寸0.5mm。

-荷載施加：波浪載荷基于PIV試驗(yàn)數(shù)據(jù)，采用非線性時(shí)諧荷載模型。

-邊界條件：船底為固定邊界，自由水面采用輻射邊界條件。

-材料屬性：船體結(jié)構(gòu)鋼彈性模量210GPa，泊松比0.3，密度7800kg/m3。

**2.ABAQUS參數(shù)設(shè)置**

-單元類型：殼單元S4R，梁?jiǎn)卧狟32。

-約束條件：首柱、尾柱及舯體關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)固接。

-求解器：隱式求解器，時(shí)間步長(zhǎng)0.05s。

-后處理：提取節(jié)點(diǎn)應(yīng)力、應(yīng)變及位移數(shù)據(jù)。

**3.OrcaFlex參數(shù)設(shè)置**

-船舶模型：導(dǎo)入CATIA幾何模型，自重載荷按實(shí)際船東數(shù)據(jù)加載。

-推進(jìn)系統(tǒng)：七葉螺旋槳，伴流分?jǐn)?shù)0.35，推力系數(shù)0.6。

-航行工況：設(shè)計(jì)航速15節(jié)，遭遇波高2m，波周期8s。

-控制策略：傳統(tǒng)操船與自主航行系統(tǒng)對(duì)比，采用七自由度運(yùn)動(dòng)學(xué)模型。

**4.ThingsBoard參數(shù)設(shè)置**

-傳感器協(xié)議：MQT