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出版者:大连海事学院出版社

作者:方祥麟

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:25.0

装帧:平装

isbn号码:9787563216505

丛书系列:

图书标签:

• 船舶交通
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• 方法研究
• 航运安全
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• 智能交通

船舶交通及操纵安全系统评价模型与方法 —— 探索现代航运安全的核心驱动力 图书简介 在全球贸易日益繁荣的今天，水上交通系统的复杂性与高风险性并存，船舶的航行安全与效率已成为衡量一个国家海事管理水平的关键指标。本书《船舶交通及操纵安全系统评价模型与方法》并非仅仅停留在对现有规则和标准的简单罗列，而是深入剖析了支撑现代航运安全运行的深层技术逻辑与评价体系构建。它旨在为海事管理者、船舶设计者、航运企业以及安全研究人员提供一套系统化、科学化的工具和理论框架，用以评估、优化和提升船舶在复杂水域环境下的整体安全水平。 本书的视角立足于一个宏大的系统工程——船舶交通系统（Vessel Traffic Service, VTS）与船舶自身的操纵性能之间的动态耦合关系。它清晰地认识到，单一的船舶设计进步或单独的交通管理措施，都无法完全保障航行安全；安全是通过人、船、机、环境、管理五大要素的协同作用才能实现的。因此，本书的核心价值在于构建和阐述如何科学地量化和评价这些要素间的相互作用，特别是在高密度、高风险的特定海域环境下的综合表现。 第一部分：现代船舶交通环境的复杂性与安全挑战 本部分首先为读者描绘了当前全球航运所面临的复杂图景。随着超大型船舶（ULCS）的增多、航道资源的紧张以及极端天气事件的频率增加，传统的基于经验和直觉的航行决策模式已显得力不从心。 航道环境的量化分析： 书中详细探讨了如何将物理环境，如水深限制、潮流速、能见度、潮汐变化等，转化为可用于模型输入的量化参数。重点讨论了“航道拥挤度”的度量标准，这不仅仅是单位水域内船舶数量的简单计数，更融入了船舶航向、速度的离散性和不可预测性，建立了基于信息熵的拥挤度指标体系。 人为因素与决策风险： 驾驶员（Pilot）和船员的认知负荷是影响操纵安全的关键。本书引入了认知心理学和人机工程学的最新研究成果，探讨了在VTS信息过载或缺失情境下，船长和引航员的决策链条如何形成、如何受限。提出了针对不同等级的船员资质和疲劳状态下的操纵效能衰减模型。 VTS系统的效能评估： VTS作为现代交通管理的核心，其有效性直接关乎区域安全。本书批判性地审视了现有的VTS性能评估指标，提出了更侧重于“信息融合与决策支持”的评估框架，而非仅仅关注雷达覆盖率和通信延时。评估模型着重考察VTS系统在预警、冲突预防和应急响应中的实际效用。 第二部分：船舶操纵性能的精细化建模 船舶的操纵安全，归根结底取决于其自身的物理特性和驾驶性能。本部分致力于超越传统静力学模型，构建更符合实际航行工况的动力学评价体系。 高级操纵性数学模型： 详细介绍了低速、高侧风、以及特定浅水和狭窄水道（如巴拿马运河或苏伊士运河）下，船舶运动的非线性数学模型。这包括对螺旋桨推力变化、舵效率衰减以及船体间相互作用力的精确模拟。特别阐述了如何将这些模型参数与船舶的结构设计、推进器配置（如侧推器、吊舱式推进器）直接关联起来。 安全裕度与临界状态判别： 书中提出了一套“安全裕度”的概念框架。安全裕度不再是一个固定的经验值，而是根据当前水域环境（水深、流速）和船舶状态（吃水、速度）动态计算的。重点阐述了“临界失控”的数学判据，例如，在特定流速下，船舶达到最小转向直径或发生不可恢复的侧滑的临界速度阈值。 操纵性能的标准化测试与验证： 针对船舶安全评估，本书提出了基于先进模拟器（Full Mission Simulator）的测试规程。这套规程模拟了船员在极端压力下的响应，并提供了量化指标来衡量其对预设风险场景的规避能力，确保评估结果的可重复性和可比性。 第三部分：综合评价模型与决策支持体系的构建 安全评价的最终目标是将前两部分的分析结果，整合成一个可操作的、多维度的决策支持模型。 层次分析法（AHP）与模糊综合评价（FCE）的应用： 针对安全评价中固有的模糊性和主观性，本书系统地引入了AHP和FCE方法。它首先建立了一个多层次的评价指标体系，将环境、船况、操作三类指标权重化。通过专家打分和层次结构分析，确定各项指标的相对重要性，克服了简单相加评价法的局限性。 基于概率的风险评估（PRA）： 为了将系统的不确定性纳入考量，本书详细阐述了如何运用贝叶斯网络（Bayesian Networks）来构建船舶操纵安全风险评估模型。该模型能够有效地处理因果关系和条件概率，例如，可以计算出“如果VTS预警延迟超过5秒，且船员疲劳度高于70%”时，发生碰撞的概率。 动态风险地图的构建： 评价模型的输出不再是静态的“安全”或“不安全”标签，而是实时更新的“动态风险地图”。这要求将实时环境数据（AIS数据、气象数据）输入模型，计算出当前航段的风险分布。这项成果可以直接用于航道规划和动态限速管理。 第四部分：评价模型的应用与展望 本书最后一部分聚焦于如何将上述理论模型转化为实际的海事管理和设计实践中。 对航运法规的反馈机制： 讨论了如何利用评价模型的结果来指导国际海事组织（IMO）和地方海事当局对航行规则、VTS服务范围和服务标准的修订，实现从“经验立法”到“数据驱动立法”的转变。 船舶设计优化： 模型可以反向用于指导新船设计。例如，通过模拟，评估不同舵臂角度或推进器布局对特定航区（如狭水道）安全裕度的影响，从而优化设计方案以提高固有安全性。 结论：迈向自主与智能航行 《船舶交通及操纵安全系统评价模型与方法》的最终目标，是为未来智能船舶和自主航行系统（MASS）奠定坚实的理论基础。只有当我们能精确地、量化地评价传统系统在复杂环境下的表现时，才能放心地将决策权逐步授予智能系统。本书为研究人员提供了一个坚实的数学工具箱，为实践者提供了一个科学的诊断框架，共同推动全球水上交通安全迈向一个更可靠、更高效的新纪元。本书的深度和广度，使其成为该领域不可或缺的参考著作。

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作为一名长期关注航运效率与环保合规性的工程师，我发现此书在“操纵安全”与“能效优化”的交汇点上也提供了富有洞见的分析。以往许多研究将这两个目标视为相互制约的，但这本书却构建了一个统一的评价框架，旨在寻找两者的最优平衡点。它通过精细的船舶动力学模型，量化了不同操纵策略（例如，不同速度、不同航向保持精度）对燃油消耗和尾流影响的精确数值。更重要的是，书中引入了“社会成本”的概念，将船舶运行过程中产生的碳排放和噪音污染也纳入了系统的整体风险和效率评价范畴。这意味着，一个在传统意义上被认为是“安全”的操纵决策，如果其在能效或环保方面表现不佳，在本书的评价体系中也会被视为次优甚至是不合格的。这种将经济、安全与环境三维一体化的评价思路，无疑代表了未来智能航运系统设计的发展方向，极具前瞻性和指导性。

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这本书的叙事风格非常凝练，几乎每一页都信息量爆炸，需要反复阅读才能完全消化其中精髓。我特别欣赏作者在探讨“系统评价模型”时所展现出的跨学科视野。它不仅仅是海事工程的范畴，更深深地扎根于运筹学和可靠性工程的理论基础之上。例如，书中对冗余系统失效模式的分类和分析，借鉴了航空工业中的“通用失效模式”理论，并巧妙地将其适配到船舶动力定位和转向系统上。这种跨界的知识融合，使得本书的评价模型具有极强的鲁棒性。当我看到书中对不同级别安全系统（从基本航行设备到先进的集成桥楼系统）进行分层级的可靠性分配时，我意识到这不仅仅是技术层面的优化，更是一种成本效益分析的艺术。它帮助决策者在有限的预算内，实现安全效益的最大化，避免了过度工程化导致的资源浪费，体现了极高的工程智慧。

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我是在寻找提升现有船舶安全管理体系有效性的角度时接触到这本书的。这本书的实用价值，恰恰体现在它对“评价体系”构建的系统性论述上。它不只是提供了一个或几个评价指标，而是提供了一套从目标设定、指标选取、数据采集到最终决策支持的闭环流程。特别是关于动态风险评估的部分，我发现它与我们目前正在推行的基于性能的功能安全（PFS）理念高度契合。作者提出了一种基于情景空间的风险演化轨迹分析法，这在以往的静态风险评估中是缺失的关键环节。通过将系统运行状态映射到一个高维度的“安全状态空间”中，我们可以直观地看到哪些操作路径是高风险的“禁区”，以及系统在受到扰动时，恢复到安全状态所需要的时间和资源。这种动态的、基于轨迹的评价方法，极大地提升了我们对潜在灾难性事件发生概率的预判能力，对于海事安全法规的修订和演进具有指导意义。

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这本《船舶交通及操纵安全系统评价模型与方法》的书籍，从我个人的阅读体验来看，它在理论深度和实践应用上的结合度把握得非常到位。首先，关于船舶交通流的建模部分，作者并未停留在传统的队列理论层面，而是引入了更具现代意义的复杂系统动力学视角。我特别欣赏其中关于“涌现性”在船舶交通管理中的讨论，这使得我们能跳出单纯的基于规则的控制思维，去理解大规模船队互动下可能出现的非线性风险点。比如，书中对关键节点的拥堵扩散效应的模拟，比我之前看过的任何一本教材都更加精细。它不仅展示了数据如何被收集和处理，更重要的是，它提供了一套完整的框架去评估不同干预措施（如航道调整、流量控制策略）在长期运行中对整个系统稳健性的影响。如果你是从事港口规划或海事安全监管的专业人士，这本书中的模型推导过程无疑会为你提供强大的理论支撑，让你能从更宏观的视角去设计和优化现有的交通组织方案，而不是仅仅依赖经验判断。

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坦率地说，这本书的数学严谨性对于初学者来说可能是一个不小的挑战，但对于寻求深入研究安全评价方法的读者而言，简直是一份宝贵的财富。它没有回避复杂性，而是直面了船舶操纵安全中固有的不确定性。我尤其关注了书中关于“人-机-环境”交互影响的量化方法。不同于那种简单地将人为失误归类为单一变量的处理方式，作者构建了一个多层次的贝叶斯网络来解析操作员的认知负荷与环境压力之间的动态耦合关系。书中详细阐述了如何通过实船数据和模拟器实验来校准这些概率参数，确保了模型的预测能力。举个例子，书中关于恶劣能见度下靠泊操作风险的案例分析，其数据拟合的精度令人印象深刻，它清晰地展示了，一个看似微小的环境参数变化，是如何通过一系列逻辑链条放大，最终导致操纵安全裕度急剧下降的。这使得我们不仅仅是知道“要小心”，而是知道“在哪里、以多大的概率，因为什么原因”需要进行额外的安全冗余设计。

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