Koncepcja symulatora nawigacyjnego planowania podróży z wykorzystaniem modelu neuronowego układu napędu statku

• Autorzy: Rudzki K.

Identyfikatory

DOI

10.12716/1002.32.07

Warianty tytułu

EN

The concept of a navigational travel planning simulator using the neural model of the propulsion system of the ship

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono koncepcję symulatora nawigacyjnego planowania podróży, zbudowanego na bazie programu nawigacyjnego OpenCPN. Poprzez dodatkowy plug-in możliwości programu zostaną rozszerzone o moduł do planowania i symulacji trasy żeglugi z uwzględnieniem warunków meteorologicznych panujących na akwenie. Pozycja statku na potrzeby symulacji trasy będzie wyznaczana na podstawie przyjętego kursu zgodnie z zaplanowaną trasą oraz prędkości wyliczanej przez sztuczną sieć neuronową z uwzględnieniem warunków meteorologicznych.

EN

The article presents the concept of a navigation simulator for travel planning based on the OpenCPN navigation program. Through an additional plug-in the program capabilities will be extended with a module for planning and simulating shipping routes taking into account meteorological conditions on the basin. The position of the ship for the simulation of the route will be determined on the basis of the accepted course of the ship, according to the planned route and velocity calculated by the artificial neural network, taking into account the forecasted meteorological conditions.

Słowa kluczowe

PL

modelowanie; sztuczne sieci neuronowe; układ napędu statku; symulator; nawigacyjne planowanie podróży

EN

modeling; artificial neural networks; ship propulsion system; simulator; navigational travel planning

• Wydawca: Wydawnictwo Uniwersytetu Morskiego w Gdyni
• Czasopismo: Prace Wydziału Nawigacyjnego Akademii Morskiej w Gdyni
• Rocznik: 2017
• Tom: Z. 32
• Strony: 84--90
• Opis fizyczny: Bibliogr. 9 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Rudzki K.

• Akademia Morska w Gdyni Katedra Podstaw Techniki

Bibliografia

• 1. Instrukcja obsługi oprogramowania OpenCPN, https://opencpn.org/OpenCPN/info/manuals.html, (dostęp: 10.05.2017).
• 2. Jurdziński M., Wybrane warianty planowania podróży statku w żegludze oceanicznej, Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Gdyni, 2014, nr 87, Gdynia, s. 14–21.
• 3. Kod źródłowy oprogramowania OpenCPN, https://github.com/OpenCPN/OpenCPN/tree/v4.6.1, (dostęp: 15.05.2017).
• 4. Opis protokołu GRIB, http://weather.unisys.com/wxp/Appendices/Formats/GRIB.html, (dostęp: 15.05.2017).
• 5. Opis protokołu komunikacyjnego NMEA-0183, http://www.gpsinformation.org/dale/nmea.htm, (dostęp: 20.05.2017).
• 6. Opis warunków stosowania licencji oprogramowania udostępnianego na zasadach Powszechnej Licencji Publicznej GNU, http://gnu.org.pl/text/licencja-gnu.html, (dostęp: 10.05.2017).
• 7. Rudzki K., Dwukryterialna optymalizacja nastaw silnikowego układu napędowego statku ze śrubą nastawną z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych, rozprawa doktorska, Akademia Morska w Gdyni, Gdynia 2014.
• 8. Rudzki K., Tarełko W., A Decision-making System Supporting Selection of Commanded Outputs for a Ship's Propulsion System with a Controllable Pitch Propeller, Ocean Engineering, vol. 126, 2016, s. 254–264.
• 9. Tadeusiewicz R., Sieci neuronowe, Seria: Problemy Współczesnej Nauki i Techniki – Informatyka, Akademicka Oficyna Wydawnicza RM, Warszawa 1993.

Uwagi

PL

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2018).