2024年新时代海洋测量技术研讨会顺利举办

本次研讨会探讨了新时代海洋测量技术的最新进展,包括多领域报告、中海达的河段地形测量解决方案以及国产化装备的展示,旨在推动海洋强国建设。

3月21日-22日,由中国海洋学会海洋测绘专业委员会和中国太平洋学会海洋测绘研究分会指导的2024年新时代海洋测量技术研讨会在广州隆重召开。本届研讨会吸引了来自全国各地的涉海高校、科研院所、企事业单位160余名代表参会。中海达积极参会,作研讨交流报告并在会场展出海洋新品及解决方案。

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21日上午,2024年新时代海洋测量技术研讨会正式开始。中国太平洋学会海洋测绘研究分会会长、江苏海洋大学校长宁晓明教授受邀致辞。宁晓明校长表示,研讨会的举办,对于汇聚海洋测量行业力量,共同推动新时代海洋测量技术的发展、繁荣与进步,具有十分重要的意义。他进一步指出,海洋测绘是实施海洋强国战略、支撑社会经济发展、维护国家海洋权益、推进自然资源陆海统筹、保护治理生态环境的基础性和先导性工作,在海洋强国建设中有着举足轻重的作用。


▲宁晓明校长致辞

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▲大会会场

专家学者产业精英,共论发展

本次研讨会共有10位在海洋测量技术领域有影响力的专家作特邀报告,12位产业精英和青年学者作研讨交流报告。报告题材多、涉及面广,涉及了海洋测量及相关的多个领域,包括海底矿产资源调查、海洋水下定位基准、温盐深传感器技术、海底大地测量、海底沉管隧道安装定位、分布式光纤监测技术、水下目标识别、水下无人导航、水下地形重构、水位改正、海洋遥感监测、海洋地震勘探技术、海洋防灾减灾、掩埋沉船探测、无人船平台技术、海上风电风暴潮探测、激光雷达水深测量技术、国产化海洋探测装备、极地水下测量、水上水下一体化地形测量等不同主题,充分展现出泛在海洋测量的特征。报告既延伸了海洋测量的外延,又拓展了大家的知识面,强调了海洋学科的交叉融合,为代表们带来了一场学术盛宴。

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▲马彬总监作报告

在研讨会最后,中海达马彬总监以《多源数据融合技术下的水上水下一体化地形测量》为题,介绍了中海达重点河段河道地形测量技术解决方案。该解决方案整合了水上、水下地形测量,通过无人船搭载单波束或多波束测深系统、无人机搭载摄影测量系统或机载激光雷达测量系统进行水上水下一体化数据采集;后期,采用专用软件平台进行数据整合和管理,提高水文监测预报精度,进而满足预报、预警、预演、预案“四预”的要求,目前已被成功应用于多个水文站的地形测量项目。

理事会第二次会议,顺利举办

为期一天半的研讨会结束后,中国太平洋学会海洋测绘研究分会各理事单位前往中海达广州总部参加中国太平洋学会海洋测绘研究分会第一届理事会第二次会议。

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中国太平洋学会海洋测绘研究分会周立秘书长一行首先参观了中海达展厅,陪同参观的营销中心副总经理魏耀宗、测量装备事业部副总经理周正朝介绍了集团的发展历程、产业布局、技术装备及行业应用解决方案,其中重点介绍了中海达海洋测绘相关的产品及解决方案,让来访领导对中海达有了更全面的认识。


会议伊始时,中海达董事长廖定海致欢迎辞。廖董表示,他有着浓厚的海洋情节,大学学了四年海洋测绘,毕业后在海军做了18年海洋测绘,自成立中海达以来已投入数亿元来研发海洋探测装备,以期能为国家的海洋事业做贡献。最后,廖董为各位行业前辈、老师、专家对中海达一直以来的支持表示感谢。

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周立秘书长表示中国太平洋学会海洋测绘研究分会新近成立,具有专业性和一定的独立性,各理事单位任务艰巨,同时他认为此次兄弟学会联合举办2024年新时代海洋测量技术研讨会,是一次成功的案例,他相信此种合作能进一步推进行业的学术交流、技术推广及国产化技术增长。最后,周立秘书长表示,会议将围绕中国太平洋学会海洋测绘研究分的2023年度总结、2024工作计划及理事增补等会议事项开展。

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在研讨会期间,中海达展出了无人船、声学多普勒流速仪(ADCP)、多波束测深仪、单波束测深仪、侧扫声呐系统等产品,各参会代表纷纷驻足了解。

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2024年新时代海洋测量技术研讨会圆满结束,中海达未来将继续以客户为中心,持续自主创新,加强拓展行业应用方向,助力推动国产海洋探测技术与装备的创新与发展,为海洋强国建设贡献力量!

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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