大型二冲程船用柴油机共轨润滑系统的气缸注油率（喷射速率）研究
Injection rate of cylinder lubrication oil in large two-stroke marine diesel engines using a common rail lubrication system
用燃油喷射领域的「博世注油速率测量法」实测电控共轨气缸注油器：开启后约 1 ms 建立质量流量、直至喷嘴空化壅塞；对高黏度气缸油，2 mg–21 mg 注油量范围内预测误差 ≤5%，为「按需注油」铺路。
arXiv:2307.03408 · 2023年7月7日（v1） · 机构未标注
船用柴油机数据驱动故障诊断技术综述
A Survey on Data-Driven Fault Diagnostic Techniques for Marine Diesel Engines
系统梳理船用柴油机各子系统（燃油、冷却、润滑等）的常见故障与近年数据驱动诊断方法，并指出当前最大短板——多数方法只在「特定故障」上验证，缺少覆盖整个子系统的综合数据集。
arXiv:2404.10363 · 2024年4月16日（v1） · 机构未标注
低延迟、独立运行、计算高效的船舶主机时序数据预测
Low Latency Stand Alone Compute-Efficient Forecasting of Marine Engine Time Series Data
把船舶主机的运行参数看成「漂移 + 扩散」的随机过程，用自适应窗口多粒子系统做状态空间预测——不依赖大模型、不用云端，在船上就能以 1 Hz+ 频率实时给出风险量化。
arXiv:2605.26123 · 2026年5月14日（v1） · 机构未标注
从船舶轨迹到安全关键会遇场景：面向自主船舶数字测试的生成式 AI 框架
From Vessel Trajectories to Safety-Critical Encounter Scenarios: A Generative AI Framework for Autonomous Ship Digital Testing
用 AIS 海量轨迹数据训练一个「海事感知」变分自编码器 GAVAE 生成逼真单船轨迹，再自动配对成交叉、对遇、追越等安全关键会遇场景，为自主船舶（MASS）数字测试建场景库。
arXiv:2603.28067 · 2026年3月30日（v1） · 机构未标注
海事领域船舶燃油消耗的估算与优化：综述、挑战与未来方向
Estimation and Optimization of Ship Fuel Consumption in Maritime: Review, Challenges and Future Directions
系统综述船舶燃油消耗（FOC）的估算与优化方法——按物理模型 / 机器学习 / 混合模型三大类梳理，首次把数据融合与可解释 AI（XAI）纳入 FOC 视角，并指出数据标准化、实时优化等关键缺口。
arXiv:2602.21959 · 2026年2月25日（v1） · 机构未标注
FuelCast：船舶燃油消耗的表格模型与时间序列模型基准评测
FuelCast: Benchmarking Tabular and Temporal Models for Ship Fuel Consumption
发布了一个包含三艘船运行与环境数据的燃油消耗公开数据集（FuelCast），建立「表格回归 + 时间序列回归」双任务标准基准，并首次把 TabPFN 基础模型的上下文学习（in-context learning）用于船舶油耗建模——小数据也能出好效果。
arXiv:2510.08217 · 2025年10月9日（v1） · 杜伊斯堡-埃森大学
船舶燃油消耗建模中的数据融合与机器学习——以散货船为例
Data Fusion and Machine Learning for Ship Fuel Consumption Modelling -- A Case of Bulk Carrier Vessel
用一艘散货船一整年（2021-11-16 至 2022-11-21）的 296 份航次报告，融合 CMEMS（19 个参数）与 ECMWF（61 个参数）两类外部气象海洋大数据，验证「外部数据融合能否提升油耗建模精度」——结果：能，但真正起作用的只有一小撮特征，主机转速（RPM）是最强预测因子；基线模型 76% 提升到先进模型 90%。
arXiv:2509.11750 · 2025年9月15日（v1） · 机构未标注
自主船舶混合可再生能源调度的数据驱动演化博弈模型预测控制
Data-Driven Evolutionary Game-Based Model Predictive Control for Hybrid Renewable Energy Dispatch in Autonomous Ships
为自主船舶（离岸养殖平台）的「光伏+风电+电池+柴油备用」混合能源系统设计 EG-MPC 调度框架：把演化博弈动力学装进滚动时域优化里，用真实数据训练的线性模型预测光伏出力与负荷，实时给出近最优的能源分配——比规则策略和标准 MPC 更省钱、更抗不确定性。
arXiv:2504.14750 · 2025年4月20日（v1） · 斯特拉斯克莱德大学、格拉斯哥大学
面向内河自主船舶的意图共识异步分布式避碰
Asynchronous Distributed Collision Avoidance with Intention Consensus for Inland Autonomous Ships
让内河自主船在「同步 / 异步通信」两种条件下都能互相协商避碰意图——同步方案有 ADMM 理论保证收敛，异步方案应对通信延迟，仿真 + 实船试验双验证。
arXiv:2501.15899 · 2025年1月27日（v1） · 代尔夫特理工大学、挪威科技大学
自主航运强化学习算法的鲁棒性评估
Evaluating Robustness of Reinforcement Learning Algorithms for Autonomous Shipping
在自主航运模拟器里「折腾」基准强化学习算法——改变船舶质量和转向率等条件，发现无模型方法 SAC 比基于模型的 MuZero 对环境扰动更稳，且训练更快，向三级自主迈进了一步。
arXiv:2411.04915 · 2024年11月7日（v1） · 机构未标注
基于参考音的螺旋桨调制均衡
Propeller Modulation Equalization via Reference Tones
无人机螺旋桨会把射频信号「搅乱」（螺旋桨调制/微多普勒），论文用一根与被测信号特性匹配的连续参考音把多普勒扩展「测出来再均衡掉」，让 ILS 等导航台的巡检数据更准。
arXiv:2407.19084 · 2024年7月26日（v1） · 机构未标注
GPU 加速的基于优化碰撞避免（碰撞规避）
GPU-Accelerated Optimization-Based Collision Avoidance
把「机器人与障碍物都看成有限个凸多面体」的避碰问题，用缩放检测+强对偶拆成多个低维二次规划（QP），再交给 GPU 并行求解——高精度避碰在嵌入式平台上也能实时跑。
arXiv:2406.07048 · 2024年6月11日（v1） · 同济大学
轮机工程中基于仿真的设计优化范围综述：趋势、最佳实践与空白
A Scoping Review on Simulation-based Design Optimization in Marine Engineering: Trends, Best Practices, and Gaps
系统梳理了 Scopus 与 Web of Science 上 277 篇「仿真+优化」做船舶设计的文献，发现大家仍偏爱确定性单目标优化——多目标与随机优化是未来最大的机会点。
arXiv:2404.18654 · 2024年4月29日（v1） · 罗马大学
面向内河航道自主船舶的分布式 MPC 协同避碰
Distributed MPC for autonomous ships on inland waterways with collaborative collision avoidance
两层协同避碰框架：第一层「交通评估与优先级确定协议」把内河交通规则翻译成各船的决策顺序，第二层用 ADMM 分布式 MPC 负责具体避碰——换规则不用改算法，仿真验证既能守规、必要时也能安全破规提效。
arXiv:2403.00554 · 2024年3月1日（v1） · 代尔夫特理工大学、挪威科技大学
带避碰约束的协同周期覆盖（多移动体持续覆盖兴趣点）
Cooperative Periodic Coverage With Collision Avoidance
把 NP-hard 的「周期持续覆盖」拆成三块：个体闭环路径规划 → 二次约束线性规划（QCLP）求最优覆盖时间与动作 → 混合整数线性规划（MILP）排「无碰撞」团队周期时刻表；最后用带可移动感应线圈的电磁炉真实原型验证。
arXiv:2401.13622 · 2024年1月24日（v1） · 机构未标注
面向自主船舶的未来海上交通管理系统展望
An Outlook on the Future Marine Traffic Management System for Autonomous Ships
为「自主船 + 有人船同海航行」的未来设计新的船舶交通系统（VTS）：三层架构——AI 检测控制层 + 编排通信平台层 + 整体制导-导航-控制（GNC）框架层，并用「船舶数字孪生 + 缩比模型船」的虚实结合场景来测试验证。
arXiv:2207.04140 · 2022年7月8日（v1） · 热那亚大学、比萨大学
基于智能视觉的垂直起降（VTOL）无人机自主舰载降落
Intelligent Vision-based Autonomous Ship Landing of VTOL UAVs
不靠 GPS，只用一台机载相机：机器学习检测远距离舰船、经典视觉识别「地平线参考条」估计位姿、非线性控制器完成垂直降落——在模拟 6 自由度船体运动的移动甲板上成功完成 100+ 次降落试验。
arXiv:2202.13005 · 2022年2月25日（v1） · 机构未标注
基于球谐函数的碰撞规避
Collision Avoidance Using Spherical Harmonics
不逐个近似障碍物，而是用球谐函数估计智能体周围「无碰撞空间」（星凸形状），再在其内部用优化方法求最优轨迹——比椭球/包围盒近似的方法保守性更低，能在狭窄通道中实时生成可行轨迹。
arXiv:2107.07117 · 2021年7月15日（v1） · 得克萨斯大学奥斯汀分校
基于强化学习的飞行中桨叶失效检测与缺桨四旋翼控制
Mid-flight Propeller Failure Detection and Control of Propeller-deficient Quadcopter using Reinforcement Learning
用强化学习训练 4 桨、3 桨、2 桨（对置）三种四旋翼控制器，再配一个神经网络故障检测器在飞行中识别桨叶丢失并自动切换到对应控制器——模拟中 2.5 秒内完成检测，缺桨状态下航点跟踪依然稳定，无人机不会坠毁。
arXiv:2002.11564 · 2020年2月26日（v1） · 机构未标注
V2X 通信网络中的碰撞避免——让车辆「边发消息、边听信道」的全双工能量检测方案
Collision Avoidance in V2X Communication Networks
让 V2X 网络里的车「一边发消息一边听信道」——用全双工能量检测实时发现碰撞、立刻退避，比固定门限策略碰撞时长更短，而且对自干扰消除能力的要求不高。
arXiv:1909.03919 · 2019年9月9日（v1） · 机构未标注
人群碰撞避免的快速仿真——ORCA 行人避碰模型的 GPU 加速实现
Fast Simulation of Crowd Collision Avoidance
把行人避碰模型 ORCA 搬到 GPU 上：靠专用线性规划求解器 + 网格空间划分，实现最高 30 倍加速，10 万人实时仿真（60 帧/秒）。
arXiv:1908.10107 · 2019年8月27日（v1） · 机构未标注
基于优化的碰撞避免——用凸优化强对偶性把不可微避碰约束改写成光滑约束
Optimization-Based Collision Avoidance
用凸优化的强对偶性，把「不可微」的避碰约束精确改写成光滑非线性约束——不近似、不保守，还能算「侵入深度」找最小侵入轨迹；四旋翼导航与自动泊车都能实时求解。
arXiv:1711.03449 · 2017年11月9日（v1） · 加州大学、苏黎世联邦理工学院
Sim2Sea：拥挤水域船舶自主导航的「仿真到现实」策略迁移
Sim2Sea: Sim-to-Real Policy Transfer for Maritime Vessel Navigation in Congested Waters
在 GPU 并行仿真器里训练船舶自主导航智能体，再用「域随机化」弥合仿真与现实的差距，让纯仿真训练的策略零样本部署到真实 17 吨无人船上。
arXiv:2603.04057 · 2026年3月4日（v1） · 机构未标注
基于空中机器人的船舶压载水舱自主探索与常规目视检查
Autonomous Exploration and General Visual Inspection of Ship Ballast Water Tanks using Aerial Robots
让无人机钻进狭小、危险的船舶压载水舱，不需要任何先验地图，自主完成三维探索与目视检查，还能生成语义分割网格供检验师分析。
arXiv:2311.03838 · 2023年11月7日（v1） · 机构未标注
基于碰撞基元的可微碰撞避免
Differentiable Collision Avoidance Using Collision Primitives
把「机器人到障碍物的距离计算」统一成一个可微的小优化问题，一套代码通吃球、椭球、胶囊等各种碰撞基元，让轨迹优化又快又稳。
arXiv:2204.09352 · 2022年4月20日（v1） · 机构未标注
机器学习在船舶与海洋工程中的应用综述
Machine Learning for Naval Architecture, Ocean and Marine Engineering
综述机器学习在船舶与海洋工程各场景的应用，并指出优先研究方向。
arXiv:2109.05574 · 2021年9月1日（v1） · 机构未标注
拥挤港口与航道中无人机视觉辅助的船舶安全航行
Safe Vessel Navigation Visually Aided by Autonomous Unmanned Aerial Vehicles in Congested Harbors and Waterways
让伴随无人机用相机+GPS 帮船「看清」周围障碍物并测出距离。
arXiv:2108.03862 · 2021年8月9日（v1） · 机构未标注
黎曼流形上的变分碰撞规避
Variational Collision Avoidance on Riemannian Manifolds
证明在弯曲空间中，人工势函数能让多智能体在容差内保证不碰撞。
arXiv:2104.04285 · 2021年4月9日（v1） · 机构未标注
双自主四旋翼的碰撞避免：无需通信的博弈论协同机制
Collision Avoidance of Two Autonomous Quadcopters
两架无人机不靠通信、只靠摄像头观察对方，用博弈论「虚构博弈」算法在线协商出各自的高度，并在双机相向飞行中完成实现验证。
arXiv:1603.05490 · 2016年3月17日（v1） · 机构未标注
中子星螺旋桨相与吸积—螺旋桨转变中的内盘半径
The inner disk radius in the propeller phase and accretion-propeller transition of neutron stars
用简单解析计算证明：中子星稳态「螺旋桨相」能成立的最大内盘半径比传统阿尔文半径小约 15 倍，吸积—螺旋桨转变的临界吸积率也比旧估计低好几个数量级。
arXiv:1504.03996 · 2015年4月15日（v1） · 机构未标注
螺旋桨图的谱特征刻画
Spectral characterizations of propeller graphs
证明「两个圈共一个顶点、再挂一条路径」的螺旋桨图，都能由拉普拉斯谱与无符号拉普拉斯谱唯一确定，为「哪些图由谱决定」的经典问题再添一族答案。
arXiv:1205.5943 · 2012年5月27日（v1） · 机构未标注
轨道碎片碰撞规避：用 5 kW 地面激光的光子压力阻止太空垃圾互撞
Orbital Debris-Debris Collision Avoidance
用一台 5 kW 地面激光器仅靠光子压力反复「轻推」轨道碎片，把碎片-碎片碰撞风险降到可接受水平——目标是以远低于主动清除的成本，让碎片产生率低于大气自然清除率，遏制凯斯勒综合征。
arXiv:1103.1690 · 2011年3月9日（v1） · 机构未标注
螺旋桨与蛙：土星环「螺旋桨」结构的共轨共振新解
The propeller and the frog
土星环「螺旋桨」结构里的小卫星并非与另一颗卫星共振，而是与缺口两端共轨的环物质形成「蛙共振」——理论预言的约 4 年天平动周期，与观测到的约 3.7 年经度摆动吻合。
arXiv:1009.1874 · 2010年9月9日（v1） · 机构未标注