【摘 要】
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以营运船舶定速航行的主机频繁工作区及其营运能效为目的,对目标船舶能效数据进行分析.运用MATLAB进行数据清洗,得到定速航行时的能效数据;采用K均值聚类算法进行聚类,得到了主机不同频繁工作区下的聚类点;用距离评价函数对聚类效果及最佳聚类数K进行验证;使用二次多项式法对数据进行拟合,得到主机负荷与油耗率关系曲线,关系曲线显示总体上油耗率随着负荷的增加而降低.当主机功率为5 161.44 kW时,油耗率为180.5 g/(kW·h);主机功率为7 135.89 kW时,油耗率为177.41 g/(kW·h).
【基金项目】
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福建省中青年教师教育科研项目(JT180371),福建省大学生创新创业训练计划项目(S201910399043),福建省海洋经济发展补助资金项目(FJHJF-L-2020-5)。
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以营运船舶定速航行的主机频繁工作区及其营运能效为目的,对目标船舶能效数据进行分析.运用MATLAB进行数据清洗,得到定速航行时的能效数据;采用K均值聚类算法进行聚类,得到了主机不同频繁工作区下的聚类点;用距离评价函数对聚类效果及最佳聚类数K进行验证;使用二次多项式法对数据进行拟合,得到主机负荷与油耗率关系曲线,关系曲线显示总体上油耗率随着负荷的增加而降低.当主机功率为5 161.44 kW时,油耗率为180.5 g/(kW·h);主机功率为7 135.89 kW时,油耗率为177.41 g/(kW·h).
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