大学生创新创业训练计划智能管理平台
第二十六期“上海交通大学大学生创新实践计划”项目
深度学习在挖泥船优化控制中的应用研究
创新训练项目
工学
海洋工程类
创新类
船舶海洋与建筑工程学院
李铭志
指导教师
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企业委托课题，疏浚在线计算分析系统开发，45万。
指导教师对本项目提供1.5~2万元研究经费，用于支付高性能计算服务租用和论文版面费等。
近几年，每年的全球疏浚量达到数十亿立方米，所产生的经济总量高达上百亿美元，仅我国沿海，疏浚需求就达六、七亿立方米，市场规模达几十亿美元。而且，随着经济的发展和市场的扩大、港口航道拓宽和维护工程量持续增加。
近些年国内大型挖泥船的建造水平明显提高，现代化、信息化是国内挖泥船的发展趋势，但长期以来，由于挖泥船操作人员操控水平参差不齐、企业生产管理水平相对滞后、粗放式经营模式占据主导等原因，挖泥船的生产效率总体偏低。
为了有效继承优秀施工案例的经验，加强对挖泥船历史施工数据的深度利用，实现对当前施工的优化指导，本项目拟基于企业历史施工数据，采用深度学习方法，训练特定挖泥船数字模型，最终实现通过逆向模型求出最大产量、高小能耗等多目标施工优化指导。