Nghiên Cứu Mô Phỏng Hàng Hải và Ứng Dụng Mạng Nơron Nhân Tạo

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CÁM ƠN

1. CHƯƠNG 1: MÔ PHỎNG CHUYỂN ĐỘNG 3D TÀU THUỶ VÀ XÂY DỰNG MÔ HÌNH TÍN HIỆU ĐIỀU KHIỂN 3 TRỤC TỰ DO CỦA SÀN TREO CABIN

1.1. Phần mềm mô phỏng chuyển động 3D tàu thủy - Unity 3D

1.1.1. Triển khai hệ thông mô phỏng chuyển động tàu thủy trong Unity3D

1.1.2. Các công cụ cơ bản để chuyển đổi từ phương trình động học thành chuyển động 3D

1.1.3. Ứng dụng phần mềm Unity3D để mô phỏng chuyển động tàu thuỷ

1.1.3.1. Tạo lực nổi cho tàu thủy

1.1.3.2. Tạo lực và mô men thủy động học cho tàu thủy

1.1.3.3. Tạo lực và mô men liên quan đến thiết bị đẩy và bánh lái cho tàu thủy

1.1.3.4. Tạo lực và mô men do nhiễu môi trường tác động tàu thủy

1.1.3.5. Thu thập thông tin 6 bậc tự do của mô hình tàu thủy

1.1.3.6. Một số đối tượng thời tiết và địa hình, địa vật tương tác trong lập trình

1.1.3.7. Một số mô hình 3D tàu mục tiêu

1.2. Đề xuất cấu trúc hệ thống mô phỏng hàng hải

1.2.1. Mô hình mô phỏng chuyển động của tàu thủy

1.2.2. Mô phỏng chuyển động của tàu thủy với sàn treo ba bậc tự do (3DOF)

1.2.3. Mô hình động học ngược xác định góc quay động cơ servo

1.2.4. Kiểm chứng bằng mô hình động học thuận

1.2.5. Kết quả mô phỏng

1.2.6. Xây dựng cấu trúc điều khiển bám tín hiệu mô phỏng của tổ hợp Drive/Servo ứng dụng PLC

1.2.6.1. Phân tích các vòng lặp điều khiển

1.2.6.2. Cải thiện chất lượng điều khiển vị trí bằng thuật toán dự báo số trên cơ sở PLC

1.3. Kết luận

2. CHƯƠNG 2

3. CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO TRONG ĐIỀU KHIỂN SÀN TREO

3.1. Trí tuệ nhân tạo - AI và mạng nơron nhân tạo - ANN

3.2. Các hình trạng của mạng nơron ANN và mạng truyền thẳng nhiều lớp MLP

3.2.1. Các hình trạng của mạng nơron

3.2.2. Mạng truyền thẳng nhiều lớp MLP

3.2.3. Ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo dạng MLP trong điều khiển sàn treo

3.3. Bài toán dự báo trước giá trị tham chiếu cho tổ hợp Drive/Servo Mortor. Xây dựng mạng nơron sử dụng công cụ Matlab/Nntool

3.3.1. Huấn luyện mạng trong Matlab/NNtool

3.3.2. Xây dựng kịch bản mô phỏng với mô hình Newton-Raphson

3.4. Sơ đồ kết nối dữ liệu của hệ thống mô phỏng hàng hải

3.4.1. Giao diện dữ liệu của PLC với vô lăng, tay trang và bộ đo tín hiệu sàn treo

3.4.2. Giao diện dữ liệu của PLC với panel điều khiển máy chính, máy lái, neo, chân vịt mũi

3.4.3. Giao diện dữ liệu của PLC với Drive/Servo motor. Thiết hế, chế tạo bàn điều khiển control console

3.5. Cải thiện chất lượng điều khiển sàn treo mô hình vật lý bằng bộ dự báo ứng dụng mạng nơron

3.6. Kết luận

CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Phụ lục 1: Bảng dữ liệu đầu vào để huấn luyện mạng

Phụ lục 2: Bảng dữ liệu đầu ra để huấn luyện mạng

I. Tổng Quan Nghiên Cứu Mô Phỏng Hàng Hải Ưu Điểm Tiềm Năng

Bài viết này đi sâu vào lĩnh vực mô phỏng hàng hải, một công cụ thiết yếu trong đào tạo và nghiên cứu. Với sự phát triển của công nghệ thông tin, mô phỏng đã trở thành một phần không thể thiếu, đặc biệt trong các ngành đòi hỏi độ chính xác cao như hàng không vũ trụ, năng lượng hạt nhân và giao thông vận tải. Trong ngành hàng hải, mô phỏng hàng hải giúp giảm thiểu rủi ro và chi phí liên quan đến đào tạo trên tàu thật. Các hệ thống mô phỏng cho phép thuyền viên thực hành trong môi trường an toàn, tái tạo các tình huống khác nhau trên biển. Theo IMO Model Course 1.22, sĩ quan hàng hải cần ít nhất 20-40 giờ huấn luyện trong phòng mô phỏng buồng lái. Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của mô phỏng hàng hải trong việc nâng cao kỹ năng và kinh nghiệm cho thuyền viên.

1.1. Lịch sử và sự phát triển của mô phỏng hàng hải

Từ những mô hình đơn giản đến các hệ thống phức tạp ngày nay, mô phỏng hàng hải đã trải qua một quá trình phát triển đáng kể. Sự ra đời của công nghệ thực tế ảo và mạng nơron nhân tạo đã mở ra những khả năng mới, cho phép mô phỏng các tình huống phức tạp và nguy hiểm một cách chân thực hơn. Các công ty như Kongsberg Marine và Wärtsilä/Transas đang dẫn đầu trong lĩnh vực này, cung cấp các giải pháp mô phỏng tiên tiến cho ngành hàng hải. Sự phát triển này giúp giảm chi phí huấn luyện và tăng cường an toàn hàng hải.

1.2. Vai trò của mô phỏng hàng hải trong đào tạo và nghiên cứu

Mô phỏng hàng hải đóng vai trò quan trọng trong việc đào tạo thuyền viên và nghiên cứu các vấn đề liên quan đến an toàn hàng hải và điều khiển tàu biển. Nó cho phép thuyền viên thực hành các kỹ năng như điều khiển tàu biển trong các điều kiện thời tiết khác nhau, dự đoán va chạm tàu và tối ưu hóa hành trình tàu. Trong nghiên cứu, mô phỏng có thể được sử dụng để đánh giá hiệu quả của các hệ thống mới hoặc để phân tích rủi ro hàng hải trong các khu vực cụ thể.

II. Thách Thức Giải Pháp Ứng Dụng Mạng Nơron Trong Hàng Hải

Mặc dù có nhiều ưu điểm, mô phỏng hàng hải vẫn đối mặt với những thách thức nhất định. Một trong số đó là tính chân thực của mô phỏng, đặc biệt là việc tái tạo chính xác các yếu tố như sóng, gió và dòng chảy. Ngoài ra, việc tích hợp các công nghệ mới như mạng nơron nhân tạo đòi hỏi sự đầu tư lớn về thời gian và nguồn lực. Các giải pháp để giải quyết những thách thức này bao gồm việc sử dụng các mô hình toán học hàng hải phức tạp hơn, phát triển các thuật toán học máy trong hàng hải và tăng cường hợp tác giữa các nhà nghiên cứu và các nhà sản xuất.

2.1. Các yếu tố ảnh hưởng đến tính chính xác của mô phỏng

Tính chính xác của mô phỏng hàng hải bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố, bao gồm độ chính xác của mô hình toán học được sử dụng, khả năng tái tạo các yếu tố môi trường và khả năng mô phỏng các hành vi của con người. Các yếu tố như tác động của sóng, gió, dòng chảy lên tàu, cũng như độ trễ trong hệ thống mô phỏng thời gian thực, có thể ảnh hưởng đến trải nghiệm của người dùng. Việc cải thiện độ chính xác của mô hình hóa môi trường biển là rất quan trọng.

2.2. Ưu điểm và hạn chế của ứng dụng mạng nơron nhân tạo

Ứng dụng mạng nơron nhân tạo trong mô phỏng hàng hải mang lại nhiều lợi ích, bao gồm khả năng dự đoán hành vi của tàu, tối ưu hóa điều khiển tàu biển, và cải thiện độ chính xác của mô phỏng. Tuy nhiên, việc xây dựng và huấn luyện neural network đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu và kiến thức chuyên môn. Hơn nữa, tính minh bạch của các mô hình học sâu (deep learning) đôi khi là một vấn đề, khiến cho việc giải thích các quyết định của chúng trở nên khó khăn.

III. Phương Pháp Điều Khiển Tàu Biển Ứng Dụng Mạng Nơron MLP

Nghiên cứu này tập trung vào việc áp dụng mạng nơron nhân tạo dạng MLP (Multi-Layer Perceptron) để điều khiển tàu biển, đặc biệt là trong việc điều khiển sàn treo của hệ thống mô phỏng. Mục tiêu là cải thiện chất lượng điều khiển tự động lái tàu và giảm độ trễ giữa hình ảnh mô phỏng 3D và chuyển động vật lý của sàn treo. Giải thuật di truyền (genetic algorithm) cũng có thể được sử dụng để tối ưu hóa các tham số của neural network, nâng cao hiệu quả của hệ thống.

3.1. Tổng quan về mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp MLP

Mạng truyền thẳng nhiều lớp MLP là một loại neural network phổ biến được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm điều khiển và dự đoán. MLP bao gồm nhiều lớp nơron kết nối với nhau, cho phép nó học các mối quan hệ phức tạp giữa đầu vào và đầu ra. Việc lựa chọn kiến trúc và các tham số huấn luyện phù hợp là rất quan trọng để đạt được hiệu suất tốt.

3.2. Ứng dụng MLP trong điều khiển sàn treo mô phỏng hàng hải

Trong bối cảnh mô phỏng hàng hải, MLP có thể được sử dụng để dự đoán các chuyển động của tàu và điều khiển sàn treo một cách đồng bộ. Bằng cách huấn luyện MLP với dữ liệu từ mô phỏng 3D, hệ thống có thể học cách tái tạo các chuyển động của tàu một cách chính xác. Điều này giúp cải thiện trải nghiệm của người dùng và tăng cường tính chân thực của mô phỏng.

IV. Xây Dựng Mô Hình Mô Phỏng Unity3D và Điều Khiển PLC

Quá trình xây dựng mô hình mô phỏng hàng hải đòi hỏi sự kết hợp giữa phần mềm mô phỏng 3D như Unity3D và bộ điều khiển logic khả trình (PLC). Unity3D được sử dụng để tạo ra môi trường mô phỏng trực quan và tương tác, trong khi PLC được sử dụng để điều khiển các thiết bị phần cứng như sàn treo. Việc tích hợp hai thành phần này đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về cả phần mềm và phần cứng. Hệ thống hỗ trợ quyết định trong hàng hải (DSS) có thể được tích hợp vào mô hình để hỗ trợ thuyền viên trong các tình huống phức tạp.

4.1. Triển khai mô phỏng 3D tàu thủy trong Unity3D

Unity3D cung cấp một nền tảng mạnh mẽ để tạo ra các mô hình mô phỏng 3D chân thực và tương tác. Việc triển khai mô hình tàu thủy trong Unity3D đòi hỏi việc tạo ra các mô hình 3D chi tiết, thiết lập các tương tác vật lý và lập trình các hành vi của tàu. Các công cụ như World Composer có thể được sử dụng để nhập dữ liệu địa hình thực tế, tạo ra môi trường mô phỏng chính xác hơn.

4.2. Ứng dụng PLC trong điều khiển sàn treo ba bậc tự do 3DOF

PLC đóng vai trò quan trọng trong việc điều khiển sàn treo ba bậc tự do (3DOF) của hệ thống mô phỏng. PLC nhận tín hiệu từ mô phỏng 3D và điều khiển các động cơ servo để tái tạo các chuyển động của tàu. Việc lập trình PLC đòi hỏi sự hiểu biết về các thuật toán điều khiển thích nghi và các giao thức truyền thông.

V. Kết Quả Nghiên Cứu Cải Thiện Điều Khiển Sàn Treo với Mạng Nơron

Kết quả nghiên cứu cho thấy việc ứng dụng mạng nơron trong điều khiển sàn treo đã cải thiện đáng kể độ chính xác và giảm độ trễ. Các thử nghiệm mô phỏng cho thấy sàn treo có thể tái tạo các chuyển động của tàu một cách chân thực hơn, mang lại trải nghiệm mô phỏng tốt hơn cho người dùng. Ngoài ra, việc sử dụng giải thuật di truyền để tối ưu hóa các tham số của neural network đã giúp nâng cao hiệu quả của hệ thống.

5.1. Đánh giá hiệu quả của mạng nơron trong mô phỏng lắc ngang lắc dọc trượt đứng

Các thử nghiệm mô phỏng đã được thực hiện để đánh giá hiệu quả của mạng nơron trong việc tái tạo các chuyển động lắc ngang (roll), lắc dọc (pitch) và trượt đứng (heave) của tàu. Kết quả cho thấy mạng nơron có thể tái tạo các chuyển động này một cách chính xác, giảm độ trễ và cải thiện trải nghiệm của người dùng.

5.2. So sánh kết quả mô phỏng trước và sau khi ứng dụng mạng nơron

So sánh kết quả mô phỏng trước và sau khi ứng dụng mạng nơron cho thấy sự cải thiện đáng kể về độ chính xác và độ trễ. Các chuyển động của sàn treo trở nên mượt mà và đồng bộ hơn với hình ảnh mô phỏng 3D. Điều này chứng tỏ tiềm năng của mạng nơron trong việc nâng cao chất lượng mô phỏng hàng hải.

VI. Kết Luận Hướng Phát Triển Mô Phỏng Hàng Hải Tương Lai

Nghiên cứu này đã chứng minh tiềm năng của việc ứng dụng mạng nơron nhân tạo trong mô phỏng hàng hải. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều hướng phát triển tiềm năng trong tương lai. Điều này bao gồm việc khám phá các kiến trúc neural network mới, tích hợp các công nghệ khác như trí tuệ nhân tạo trong hàng hải và phát triển các mô hình mô phỏng phức tạp hơn. Mục tiêu cuối cùng là tạo ra các hệ thống mô phỏng chân thực và hiệu quả hơn, giúp nâng cao an toàn hàng hải và đào tạo thuyền viên tốt hơn. Động lực học tàu và thủy động lực học tàu sẽ là những yếu tố quan trọng trong các nghiên cứu tiếp theo.

6.1. Các hướng nghiên cứu tiềm năng trong lĩnh vực mô phỏng hàng hải

Các hướng nghiên cứu tiềm năng trong lĩnh vực mô phỏng hàng hải bao gồm việc phát triển các mô hình mô phỏng dựa trên trí tuệ nhân tạo, tích hợp các hệ thống hỗ trợ quyết định (DSS) và phát triển các mô hình mô phỏng cho các loại tàu mới và các tình huống khác nhau. Ngoài ra, việc nghiên cứu về phân tích rủi ro hàng hải và tối ưu hóa hành trình tàu cũng là những lĩnh vực quan trọng.

6.2. Tầm quan trọng của mô phỏng hàng hải trong tương lai của ngành hàng hải

Mô phỏng hàng hải sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong tương lai của ngành hàng hải. Với sự phát triển của công nghệ, các hệ thống mô phỏng sẽ trở nên chân thực và hiệu quả hơn, giúp nâng cao an toàn hàng hải, giảm chi phí đào tạo và hỗ trợ quá trình ra quyết định. Hệ thống tự động lái tàu và dự đoán va chạm tàu sẽ được cải thiện nhờ vào các công nghệ mô phỏng tiên tiến.