白伟伟

作品数：6被引量：12H指数：2
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供职机构：大连海事大学更多>>
发文主题：航向跟踪航向船舶船舶航向航向控制更多>>
发文领域：交通运输工程自动化与计算机技术文化科学水利工程更多>>
发文期刊：《中国航海》《哈尔滨工程大学学报》《舰船科学技术》《大连海事大学学报》更多>>
所获基金：国家自然科学基金交通部应用基础研究项目国家高技术研究发展计划国家公益性行业科研专项更多>>
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基于NGO-Bi-GRU的船舶轨迹预测模型
《舰船科学技术》2025年第4期14-20,共7页谢海波 乔冠洲 代程 丁润祯 白伟伟 
中国国家自然科学基金资助项目(522713602);四川省自然科学基金资助项目(2022NSFSC0891)。
针对传统的神经网络模型因超参数众多,在实验中比对最优参数组合效率低下导致误差较大和反应速度慢的问题。本文提出一种基于北方苍鹰优化(Northern Goshawk Optimization,NGO)算法和双向门控循环单元神经网络(Bidirectional Gated Recu...
关键词：北方苍鹰算法 船舶轨迹预测 船舶自动识别系统 神经网络 
基于自主船舶规范的控制权切换机制
《大连海事大学学报》2023年第4期1-12,共12页章文俊 牟聪瑞 杨雪 周翔宇 孟祥坤 李连博 白伟伟 
国家自然科学基金青年项目(52201408);国家自然科学基金资助项目(52271360);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(3132023144);国家重点研发计划项目(2021YFC2801005);中央引导地方科技发展专项资金项目(2023JH6/100100055);四川省自然科学基金资助项目(2022NSFSC0891)。
分析各国船级社制定的自主船舶规范,从切换场景、控制权获取优先级、控制权接管方、切换流程四个维度对L2级自主船舶控制权切换机制展开研究。结果表明:切换场景可根据特点分为三种类型,不同类型的场景与控制权接管方存在一定的对应关系...
关键词：自主船舶 人机共驾 自主船舶规范 控制权切换 
基于自适应网格的Froude-Krylov力实用计算方法
《哈尔滨工程大学学报》2019年第10期1696-1702,共7页张腾 任俊生 张秀凤 白伟伟 
国家自然科学基金项目(51779029)
为了准确地计算船舶航行中所受的Froude-Krylov力,基于四叉树划分的自适应网格对船舶瞬时湿表面进行生成,本文对低于波面且位于平均自由液面下的面元,采用解析表达式计算Froude-Krylov力,在保证计算精度的同时,其所需要的面元数量减少...
关键词：Froude-Krylov力 适应网格 瞬时湿表面 面元 四叉树划分 线性理论 解析表达式 三维时域格林函数 
时域格林函数的新实用数值计算方法被引量：5
《大连海事大学学报》2018年第1期1-8,共8页张腾 任俊生 李志富 白伟伟 
国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2015AA016404);国家自然科学基金资助项目(51109020;51779029);交通部应用基础研究项目(2014329225370);海洋公益性行业科研专项经费项目(201505017-4)
针对求解无限水深时域格林函数时大、小区域划分界限不明确,数值精度无法保证的问题,在大、小时间区域交界处,采用精细时程积分法对满足时域格林函数的四阶常微分方程进行数值计算.完成对时域格林函数节点制表后,提出基于精细积分法求...
关键词：时域格林函数 级数展开 渐进表达 精细时程积分法 插值 
基于局部最优LWL的船舶操纵运动辨识建模被引量：6
《哈尔滨工程大学学报》2017年第5期676-683,共8页白伟伟 任俊生 李铁山 李荣辉 
国家高技术研究发展计划项目(2015AA016404);国家自然科学基金项目(511090-20);交通部应用基础研究项目(2014329225370);海洋公益性行业科研专项经费项目(201505017-4)
针对船舶操纵运动建模,本文提出了一种辨识建模方法,即局部最优的局部加权学习算法。该算法通过样本点重新排序和输入空间升维,解决了船舶运动状态一对多映射和不可分问题;并运用留一交叉验证为每个样本点训练一个距离测度,运用加权最...
关键词：局部加权学习 局部最优 距离测度训练 辨识建模 船舶操纵 一对多映射 未建模动态 局部目标函数 
基于全局最优局部加权学习算法的船舶操纵运动辨识被引量：1
《中国航海》2017年第1期37-41,共5页白伟伟 任俊生 李铁山 张秀凤 
国家高技术研究发展计划(八六三计划)课题(2015AA016404);国家自然科学基金(51109020);交通运输部应用基础研究项目(20143292-25370);海洋公益性行业科研专项经费项目(201505017-4)
运用一种基于全局最优的局部加权学习(Locally Weighted Learning,LWL)算法进行船舶操纵运动辨识建模。该方法是一种基于计算机存储的离线学习的黑箱建模方法,直接考虑船舶运动状态输入与输出之间的映射关系,可克服传统机理建模及参数...
关键词：水路运输 全局最优 局部加权学习 辨识 船舶操纵性 
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