简介：马施云（MooreStephens）最近一期的航运信心调查显示,截至5月底,市场对于航运业前景的信心指数仍十分稳定.今年2月记录的航运平均信心指数达4年来的最高值,为6.4（满分为10.0）.其中,船东信心指数同样达4年最高值6.6,经理人信心指数从6.4上升至6.7,承租人信心指数则从5.0飙升到6.7,经纪人信心指数从6.1升至6.3.在油轮和集装箱板块,认为运价会上升的受访者有所增加,分别从39%和38%升至50%和43%.而在干散货板块,持涨价预期的受访者比例与上期持平,仍然是54%.

简介：设计一种基于逆推算法的无人艇神经网络滑模控制器,实现了无人艇在大幅度改向操纵运动中航向准确稳定快速跟踪.借助滑模变结构控制技术,设计系统带有积分器的滑模面,引入径向基神经网络逼近系统非线性函数和不确定参数,同时结合非线性阻尼定律克服外界有界干扰,最后利用逆推算法设计出系统控制律.仿真实验结果表明,径向基神经网络能精确逼近船舶非线性函数和不确定参数,控制器输出平滑无抖震,航向输出对船舶参数摄动及外界干扰不敏感,具有较强的鲁棒性.

简介：设计了一种考虑输入饱和的USV积分逆推滑模神经网络控制算法.考虑到USV驱动舵机系统输入饱和问题,借鉴抗饱和控制技术设计一种基于内部辅助补偿机制,通过设计RBF网络对补偿机制进行在线逼近.再利用带有积分器的Backstepping方法设计实现USV航向精准控制.同时引入非线性阻尼定律来克服有界外界干扰.最后,采用反推法推导了系统控制律.仿真结果表明,控制器输出平滑,输出对参数摄动不敏感,控制算法有效.

简介：设计了一种不确定条件下基于神经网络的船舶航向滑模鲁棒控制算法.该算法能够有效决解模型不确定及外界扰动情况下的船舶运动控制问题.从船舶的非线性响应型运动数学模型出发,采用RBF神经网络对船舶系统函数及外部扰动进行有效逼近,再利用Lyapunov稳定性理论和Backstepping方法设计船舶航向控制器.仿真结果表明该控制算法能够很好地跟踪设定信号,并具有很好的鲁棒性.

简介：微课是指教师将教学内容进行微观化提炼、比较、归纳、整理,围绕某一知识重点或难点,通过制作简短精悍的教学视频,提供给学生进行自主网络学习的一种教学活动方式。微课最显著的特点在于其内容短小精悍、时间自由灵活、形式丰富多样。可从选题、教学设计、制作三个方面开展高职综合英语的微课教学,提升学生英语学习的兴趣,培养学生自主学习能力,改善综合英语的教学效果,从而提高学生学习积极性以及自主学习能力。