夜雨聆风
浪花平台:船舶性能智能预报软件模块M-AI(五)
引言
在工业和信息化部的持续支持下，中船七〇二所与哈尔滨工程大学深度协同，联合中船奥蓝托等国内优势力量，历时十余年创新研发的船舶CAE工业软件浪花平台 Marine Wave，构建了统一的数智底座与求解器底座，集成了高效求解器、多学科数据库、智能合同设计、数字化送退审等软件，实现了流体与结构性能预报、合同设计和审图一体化应用。
面向国家海洋强国的战略需求，浪花平台将以数字化、网络化、智能化为发展方向，加速功能与性能持续升级，为全球船舶行业提供更加智能、精准、高效的设计手段，携手共创船舶工业创新发展的新篇章。
浪花平台集成七大核心模块，覆盖船舶研发全流程。今天为您详细介绍其中的船舶性能智能预报软件模块M-AI。
一 M-AI 产品概述
船舶性能智能预报软件模块M-AI是一款集成了计算流体力学、数据分析与人工智能的尖端平台。它能够在船舶设计、建造乃至运营的全生命周期内，提供高效率的快速性、耐波性、操纵性、结构性能及螺旋桨性能预报，将复杂的海洋工程问题转化为直观的数据洞察，提升船舶合同设计、送退审和航线等优化效率。
软件架构图
软件界面图（浪花平台集成）
二 M-AI 产品特色
本模块构建了“数据-算法-应用-服务”四位一体的完整技术闭环，致力于为船舶工业提供业界领先的智能预报解决方案。
多元物理信息与船型数据库
根基，源于全域融合的工业数据。整合了涵盖参数化船型关键设备、海洋环境、流体与结构性能的多元物理信息与船型数据库，为智能预报奠定了坚实可靠的数据基石。
参数化船型库
海洋环境数据库
关键设备物理信息数据库
流体性能CAE分析和试验数据库
结构性能CAE分析和试验数据库
人工智能深度赋能算法库
核心，在于前沿人工智能的深度赋能。软件集成了包含PINN、KAN、Transformer等在内的先进人工智能算法库，确保预报兼具数据驱动的高效与物理规律指引的精确。
物理信息神经网络（PINN）
KAN（Kolmogorov-Arnold Networks）
GRU网络（门控制循环单元）
Transformer
CNN-LSTM神经网络
小波-对抗神经网络
DP-Informer算法
ViT模型
船舶性能智能预报应用模块
能力，体现在船舶性能的全面洞见。通过快速性、操纵性、耐波性、结构性能预报及螺旋桨优化五大智能应用模块，我们实现了对船舶综合性能的全方位、高精度仿真与预报。
船舶快速性智能预报模块
船舶耐波性智能预报模块
船舶操纵性智能预报模块
船舶结构性能智能预报模块
螺旋桨性能智能预报模块
船舶性能智能预报特色模块
体验，成就于用户至上的设计理念。独特的全中文可切换工作台、用户自训练模块与个性化定制服务，构成了灵活的“软件+环境+数据”一体化解决方案，确保每位用户都能获得量身定制的高效体验。
全中文多场景可切换工作台
用户自训练模块
船舶性能预报个性化定制
“软件+环境+数据”一体化解决方案
三 M-AI 产品功能
结合物理信息神经网络、特征提取、深度学习等人工智能技术，构建船舶快速性、操纵性、耐波性、结构性能以及螺旋桨性能等快速预报与推演算法库，并进一步集成为智能预报软件模块。
功能模块图
船舶快速性智能预报模块
基于船型参数的阻力预报
基于流场信息的阻力预报
船舶主机最小功率智能预报
船舶操纵性智能预报模块
水动力系数预报
运动受力预报
非参数化的操纵运动预报
船舶耐波性智能预报模块
频域运动预报
长期运动预报
短期运动预报
极短期运动预报
船舶结构性能智能预报模块
波浪载荷智能预报
响应快速重构与预报
螺旋桨性能智能预报模块
水动力性能预报
空泡脉动压力预报
四 M-AI 工程应用
面向船舶设计与研究单位：
◼ 概念设计与线型优化：在设计初期快速评估数百种方案，筛选最优船型，大幅缩短研发周期。
◼ 方案设计与详细设计：为设计决策提供可靠的数据支撑，降低设计风险，提升船舶综合竞争力。
浪花平台现已开放多个模块的免费试用。
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您可根据需求选择M-SAM、其他核心模块或浪花全版本，我们将尽快为您发送试用版本。
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