预测船闸通过能力的方法技术

本发明专利技术公开了一种预测船闸通过能力的方法，获得预测年的货运总量、船型及船型承担的货运量比例；计算预测年各船型的总艘次；随机组合船型和船舶数量为同一过闸批次；根据船闸长宽、船舶长宽，采用二维装箱算法确定同一过闸批次内船舶的编队方式；分别计算按照编队方式完成预测年货运总量，且编队方式中各船舶的船型等于总艘次的单次闸平均载重吨位；将若干个编队方式计算额单次闸平均载重吨位中的最大值为预测年船闸通过能力。本发明专利技术的优点在于所采用的原理清晰、计算过程简单、结果准确、效率高，为船闸工程设计提供了更为精准的数据支撑。撑。撑。

【技术实现步骤摘要】
预测船闸通过能力的方法


[0001]本专利技术涉及船闸工程设计领域，尤其是涉及预测船闸通过能力的方法。

技术介绍

[0002]单次过闸吨位是评价船闸通过能力的重要指标。目前单次过闸吨位计算的方法常采用标准船型系数法和船队排列法。标准船型系数法是按照设计最大船型乘上一定的系数，得到一次过闸吨位。该方法中系数的确定较为随意，导致结果十分不准确。船队排列法是通过对不同船型、船队排列组合来去确定单次过闸吨位。采用船队排列法得出的单次过闸吨位较标准船型系数法的计算结果更加准确，但是其对不同船型、船队排列组合的过程中需通过过闸比例（即是指利用船队排列法计算单次过闸吨位时，根据以往数据预测得出的各船型承担货运量的比例）不断试算，较为繁琐。

技术实现思路

[0003]本专利技术目的在于提供一种预测船闸通过能力的方法，能够准确、高效的确定单次过闸吨位，为船闸工程设计提供更精准的数据支撑。
[0004]为实现上述目的，本专利技术采取下述技术方案：本专利技术所述的预测船闸通过能力的方法，包括以下步骤：S1，获得预测年的货运总量、船型及船型承担的货运量比例；S2，计算预测年各船型的总艘次；S3，随机组合船型和船舶数量为同一过闸批次；S4，根据船闸长宽、船舶长宽，采用二维装箱算法确定同一过闸批次内船舶的编队方式；S5，重复执行S3和S4步，获得若干个同一过闸批次内各船舶的编队方式；S6，分别计算按照所述编队方式完成预测年货运总量，且编队方式中各船舶的船型等于总艘次的单次闸平均载重吨位；S7，若干个所述单次闸平均载重吨位中的最大值为预测年船闸通过能力。
[0005]进一步地，S4步所述二维装箱算法具体为：S4.1，将闸室水平投影为矩形1，以矩形1左下方顶点为原点，长度L1方向为X轴，宽度W1方向为Y轴，建立闸室坐标系；S4.2，采集所述同一过闸批次内船舶的长度L2、宽度W2；根据最大过闸船舶的长度L2、宽度W2，计算闸室的最小可排船数量N；S4.3，当同一过闸批次内船舶数量N1小于等于所述N时，所述同一过闸批次内船舶直接形成1个所述编队方式；S4.4，当同一过闸批次内船舶所述数量N1大于N时，按照船舶排列顺序，提取N+1艘船舶，组成预排队列A；S4.5，以所述闸室坐标系原点坐标为首个可排点，构建可排点队列；
S4.6，从所述预排队列A中提取1艘船舶B，水平投影为长度L2、宽度W2的矩形2；按照所述可排点队列中所述可排点顺序，将矩形2左下顶点放在可排点处，直到找到一个可排点满足矩形1完全包含矩形2，且矩形2之间无重叠；S4.7，删除S4.6步中占用的可排点，并将矩形2其他顶点的坐标按顺序加入可排点队列；将所述船舶B放入一次闸排列组合C中；S4.8，循环执行S4.6和S4.7，直至预排队列A为空；S4.9，若同一过闸批次内其他船舶仍能放入矩形1，则执行S4.6和S4.7步直到同一过闸批次内没有其他船舶能放入矩形1为止；S4.10，循环执行S4.4至S4.9步，直到同一过闸批次内船舶数量N1为0；S4.11，将若干个一次闸所述排列组合C作为同一过闸批次内船舶的所述编队方式输出。
[0006]进一步地，S4.6步中，若所述可排点队列中所有所述可排点均无法满足矩形1完全包含矩形2，且矩形2之间无重叠，则将矩形2代表的船舶移出所述预排队列A，从预排队列A或所述同一过闸批次内所述其他船舶中选择小于所述矩形2的船舶，执行S4.6和S4.7步。
[0007]进一步地，S4.7步中，所述将矩形2其他顶点的坐标按顺序加入可排点队列，包括：获取矩形2除左下顶点外各顶点在闸室坐标系中的坐标；比较任意两坐标，将横坐标值小的放在所述可排点队列前端；若两坐标的横坐标相同，则将纵坐标值小的放在可排点队列前端。
[0008]进一步地，S5步中所述编队方式包括若干个一次闸排列组合。
[0009]进一步地，S6步中所述单次闸平均载重吨位计算方法包括：按照所述同一过闸批次内各船舶所述编队方式中每个所述一次闸排列组合中船型的载重，结合预测年各船型的所述总艘次，计算预测年每个一次闸排列组合所需的闸次、载重、闸次占编队方式中每个一次闸排列组合所需的闸次总和的比例；每个一次闸排列组合的所述比例与所述载重的乘积，再求和即为单次闸平均载重吨位。
[0010]船闸作为内河航运中最常见的通航建筑物，具有提高航道尺度，改善水流条件等功能，多数情况下船闸的通过能力决定了一条航道的运输能力，因此合理准确的确定船闸的通过能力是设计的关键内容。
[0011]本专利技术的优点在于所采用的原理清晰、计算过程简单、结果准确、效率高，为船闸工程设计提供了更为精准的数据支撑。
附图说明
[0012]图1是本专利技术所述方法的流程图。
[0013]图2是本专利技术所述二维装箱算法的流程图。
[0014]图3是本专利技术所述二维装箱算法的示意图。
具体实施方式
[0015]下面将对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的
范围。
[0016]如图1所示，本专利技术所述的预测船闸通过能力的方法，包括以下步骤：S1，获得预测年的货运总量、船型及船型承担的货运量比例；如表1所示：表1：其中，艘次=货运量/单艘船的载重；货运量=货运总量*承担的货运比例。
[0017]S2，计算预测年各船型的总艘次；如表1中显示的合计艘次为17120次。
[0018]S3，随机组合船型和船舶数量为同一过闸批次；例如随机将3艘1+2
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1000船队、29艘1000t、15艘800t、16艘1500t、4艘70TEU、4艘50 TEU，共71艘船舶组成同一过闸批次，记为P1。随机将2艘1+2
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1000船队、36艘1000t、16艘800t、18艘1500t、6艘70TEU、4艘50 TEU，共82艘船舶组成同一过闸批次，记为P2。随机将1艘1+2
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1000船队、40艘1000t、14艘800t、18艘1500t、6艘70TEU、4艘50 TEU，共83艘船舶组成同一过闸批次，记为P3。
[0019]S4，根据船闸长宽、船舶长宽，采用二维装箱算法确定同一过闸批次内船舶的编队方式；各船型的长宽统计见表2所示:表2：闸室的长宽为280*34米。
[0020]如图2、图3所示，S4步所述二维装箱算法具体为：S4.1，将闸室水平投影为矩形1，以矩形1左下方顶点为原点，长度L1方向为X轴，宽度W1方向为Y轴，建立闸室坐标系；在本实施例中闸室长宽为280*34米，水平投影为280*34米的矩形1。
[0021]S4.2，采集所述同一过闸批次内船舶的长度L2、宽度W2；根据最大过闸船舶的长度L2、宽度W2，计算闸室的最小可排船数量N；
如根据表2中列出的各船型的长和宽，可以看出1+2
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种预测船闸通过能力的方法，其特征在于：包括以下步骤：S1，获得预测年的货运总量、船型及船型承担的货运量比例；S2，计算预测年各船型的总艘次；S3，随机组合船型和船舶数量为同一过闸批次；S4，根据船闸长宽、船舶长宽，采用二维装箱算法确定同一过闸批次内船舶的编队方式；S5，重复执行S3和S4步，获得若干个同一过闸批次内各船舶的编队方式；S6，分别计算按照所述编队方式完成预测年货运总量，且编队方式中各船舶的船型等于总艘次的单次闸平均载重吨位；S7，若干个所述单次闸平均载重吨位中的最大值为预测年船闸通过能力。2.根据权利要求1所述的预测船闸通过能力的方法，其特征在于：S4步所述二维装箱算法具体为：S4.1，将闸室水平投影为矩形1，以矩形1左下方顶点为原点，长度L1方向为X轴，宽度W1方向为Y轴，建立闸室坐标系；S4.2，采集所述同一过闸批次内船舶的长度L2、宽度W2；根据最大过闸船舶的长度L2、宽度W2，计算闸室的最小可排船数量N；S4.3，当同一过闸批次内船舶数量N1小于等于所述N时，所述同一过闸批次内船舶直接形成1个所述编队方式；S4.4，当同一过闸批次内船舶所述数量N1大于N时，按照船舶排列顺序，提取N+1艘船舶，组成预排队列A；S4.5，以所述闸室坐标系原点坐标为首个可排点，构建可排点队列；S4.6，从所述预排队列A中提取1艘船舶B，水平投影为长度L2、宽度W2的矩形2；按照所述可排点队列中所述可排点顺序，将矩形2左下顶点放在可排点处，直到找到一个可排点满足矩形1完全包含矩形2，且矩形2之间无重叠；S4.7，删除S4.6步中占用的可排点，并将矩形2其他顶点的坐标按顺序加入可排点队列；将所述船舶B放入一次闸排列组合C中；S...

【专利技术属性】
技术研发人员：阮锦楼，向凯，亢洛宜，毛亚伟，刘鹏，张志虎，田自创，刘影，刘晓玲，陈浩，陆海，戴葳，王兵，王振江，李思玮，
申请(专利权)人：河南省交通事业发展中心河南省水利勘测设计研究有限公司，
类型：发明
国别省市：