● 摘要
船舶安全管理是保障远洋船队安全的重要手段，船舶安全评价是其中关键的一环，在新一代智能交通系统中，安全管理和安全评价是其重要的功能。本文在对前人研究成果总结、归纳、分析的基础上，应用控制理论、模糊推理系统、神经网络、计算机仿真的思想与方法，在船舶安全定量实时评价研究领域做了深入的研究与探索工作。海上交通是一个复杂的系统，安全评价是对这个复杂系统的安全状况进行定量和定性的估计和评定。本文给出了海上交通环境及安全评价的定义，同时在传统人机环境工程理论的基础上，提炼出管理和货物2大关键因素，在总结、归纳、分析前人研究的基础上，提出了基于“人－船－环境－管理－货物”的实时船舶安全定量评价体系结构。基于控制理论与模糊推理系统(Fuzzy Inference System)的思想与方法，本文建立了船舶安全评价FIS模型，分别对海上交通安全系统中人因素危险度、船因素危险度、环境因素危险度、管理因素危险度和货物因素危险度进行了评价，最后综合考虑5者之间的相互影响，对船舶安全进行了综合评价，并利用相关数据进行验证，所得的评价结果与实际情况基本相符。应用神经网络理论与方法，本文采用三层BP神经网络建立了船舶安全评价模型，并采用遗传算法对网络初始化权值和阈值进行全局优化，提高了训练效率，通过算法仿真和结果分析验证了该方法的有效性。最后，本文在VC环境下编码实现了船舶综合安全评价系统验证软件，并选取“大理湖”号进入大连港的实例进行了系统测试验证。通过对结果的分析，验证了本文研究成果的正确性。