Уважаемые коллеги, доброго времени суток! Мы начинаем обзор изданий в области Разработки систем управления. Сегодня хотим представить вашему вниманию International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering - научное издание из Южной Кореи. Журнал имеет первый квартиль, издается в The Society of Naval Architects of Korea, находится в открытом доступе, его SJR за 2020 г. равен 1,047, импакт-фактор - 2,473, печатный ISSN - 2092-6782, электронный - 2092-6790, предметные области - Разработка систем управления, Инженерная океанография. Вот так выглядит обложка:
Редактором является Мионг - Ил Рох, контактные данные - miroh@snu.ac.kr,
Журнал представляет собой форум для инженеров и ученых, представляющих широкий спектр дисциплин, для представления и обсуждения различных явлений, связанных с использованием и сохранением океанской среды. Не ограничиваясь традиционной классификацией, рекомендуется представлять разработки передовых технологий и научные исследования, если они направлены на более активное взаимодействие человека с океанской средой. Темы включают, но не ограничиваются:
- морская гидродинамика;
- строительная механика;
- морская силовая установка;
- методология и практика проектирования;
- технология производства;
- системная динамика и управление;
- технология морского оборудования;
- материаловедение;
- подводная акустика;
- дистанционное зондирование океана;
- информационные технологии, связанные с корабельными и морскими системами;
- энергетические системы океана;
- морская экологическая инженерия;
- техника безопасности на море;
- полярная и арктическая инженерия;
- прибрежная и портовая инженерия;
- подводная инженерия;
- специализированная гидротехника.
Адрес издания - https://www.sciencedirect.com/journal/international-journal-of-naval-architecture-and-ocean-engineering
Пример статьи, название - Data-driven model identification and predictive control for path-following of underactuated ships with unknown dynamics. Заголовок (Abstract) - With the trends towards autonomous shipping, advanced ship motion control methods have received increased attention in recent years. The validity of ship models is crucial in designing motion controllers and directly affects their performances. However, accurate models that could reflect true ship dynamics are highly nonlinear, complex and complicated to identify, especially in situations when the experimental conditions are limited. This paper proposes a data-driven predictive control method for path-following of under-actuated cargo ships with unknown dynamics, which makes use of data gathered during operation to improve the model and the path-following performance. Based on the ship navigation data set, the relations between the heading angle and the rudder angle of the ship are fitted with seven typical regression algorithms, which acts as the prediction model in the path-following controller. Simulation study is carried out to choose the most suitable regression algorithm, among which elastic net regression is selected. The antenna mutation beetle swarm predictive (AMBS-P) algorithm is introduced to find the optimal weights in the model identification process. A line-of-sight (LOS) algorithm is used as the guidance law to transform reference way-points into reference heading angles, and the path-following controller is designed also based on and the AMBS-P algorithm. Simulation results show that the proposed data-driven control method performs well in the path-following task without having prior knowledge regarding the hydrodynamic coefficients and ship parameters.
Graphical abstract
Keywords: Model identification; AMBS-P; Elastic net regression; Path following
