考虑船舶谐摇和参数横摇的集装箱船航线优化研究

【作者】 张进峰；

【机构】 武汉理工大学航运学院；

【摘要】 随着全球贸易规模的持续扩大,集装箱海运作为国际货物运输的主要方式,其航行安全问题日益受到关注。集装箱船在远洋航行中面临复杂多变的海况条件,船舶在波浪作用下产生的谐摇运动与参数横摇运动是导致集装箱坠箱的核心外在诱因。谐摇运动源于波浪遭遇周期与船舶横摇固有周期的同步共振,可引发大幅横摇并产生显著横向加速度;参数横摇则因纵浪条件下船舶复原力矩的周期性波动而突发,在极短时间内使横摇角急剧增大。上述两种运动模式均可导致集装箱系固系统承载超限,进而引发堆垛崩塌或集装箱落水事故。本文针对该问题展开研究,旨在为集装箱船规划安全、经济的最优航线,主要研究工作如下:(1)选取欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)中集合预报系统的有效波高、平均周期、波向等波浪数据为输入,结合集装箱船自身参数,引入条件风险价值(Conditional Value-at-Risk,CVaR)对51个预报成员的波浪数据进行尾部风险度量,构建船舶谐摇与参数横摇预估模型,量化界定谐摇区与参数横摇区的空间分布,实现对航行海域安全的动态评估。(2)以航行总成本最小化为优化目标,以航路点坐标与各航段航速为决策变量,建立包含地理避碰、水深限制、航速航向范围、航行时间阈值、谐摇约束、参数横摇约束及大风浪约束的多维约束体系。其中,谐摇与参数横摇约束以CVaR阈值形式纳入模型,使谐摇区和参数横摇区的动态变化特征显式嵌入优化框架,实现了航行安全性与经济性的协同优化。(3)针对航线优化模型高维、非线性、多约束的特性,在蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)框架中融入横摇感知机制,提出三项提升策略:采用基于原始航线的正态分布函数初始化信息素矩阵、构建多因子耦合启发式矩阵及引入精英蚂蚁机制;选取北大西洋跨洋航线为研究场景,以2025年5月一般海况和11月恶劣海况为实验时段,将该蚁群优化算法与遗传算法(Genetic Algorithm,GA)、A*算法开展对比实验并验证算法的有效性。实验结果表明,ACO在一般海况下的航行成本均低于GA和A*算法且所有优化航线均成功规避谐摇区、参数横摇区与大风浪区。本研究为集装箱船在复杂海况下的安全经济航行提供了理论方法与技术支撑,对降低集装箱坠箱风险、提升航运运营效率具有工程应用价值。更多还原