Wyniki 1-2 spośród 2 dla zapytania: authorDesc:"Jaromir JAKACKI"

Wykorzystanie modelowania procesów fizycznych środowiska morskiego w e-nawigacji DOI:10.15199/59.2016.12.8


  W ostatnich latach e-nawigacja stała się standardem praktycznie na każdej jednostce poruszającej się po otwartych akwenach morskich. Pomimo znacznej poprawy jakości aplikacji, dane dostarczane w pa-kietach nawigacyjnych, zawierających informacje o warunkach panujących na Morzu Bałtyckim, są klasy danych GFS (Global Forecasting System). Oznacza to, że dane o zakresie globalnym nie zostały przeskalowane do lokalnych warunków. O ile w rejonach znajdujących się daleko od brzegu dane GFS mogą być uznane za miarodajne, to w przypadku strefy brzegowej dane globalne mogą różnić się od rzeczywistych o rzędy wielkości. Jednym z celów projektu netBaltic jest sprawdzenie możliwości wymiany informacji na Morzu Bałtyckim na poziomie sieci internetowej. Rozszerzenie infrastruktury telekomunikacyjnej na rejon Bałtyku zapewni dostarczanie prognoz marynistycznych na poziomie lokalnym, co jest jednym z celów projektu. Prognozy będą wykonywane za pomocą numerycznych modeli matematyczno-fizycznych na komputerach dużej mocy (KDM) i dostarczane do serwera dostępowego. Na obecnym etapie część aplikacji pracuje już w trybie operacyjnym i wykonuje codziennie obliczenia niezbędne do sporządzenia prognozy, natomiast pozostałe są na etapie prac wdrożeniowych. Słowa kluczowe: e-nawigacja na morzu, prognozowanie, modele matematyczno- fizyczne Znaczny postęp, zarówno w technologii cyfrowej, jak i komunikacji, spowodował rozwój aplikacji zapewniających na użycie danych GPS (Global Positioning System, właściwa nazwa to Global Positioning System - Navigation Signal Timing and Ranging). Ich głównym zadaniem jest dostarczenie potencjalnemu odbiorcy (odbiornikowi) danych, dzięki którym można określić jego pozycję, a tym samym ułatwić nawigację w terenie. Cała procedura obliczania pozycji sprowadza się do określenia odległości od satelitów. Natomiast sama e-nawigacja to nie tylko określenie pozycji odbiornika. IMO (International Maritime Organization) przyjęła def[...]

Optymalizacja trasy żeglugi na potrzeby e-nawigacji w systemie netBaltic DOI:10.15199/59.2018.2-3.7


  Jednym z najistotniejszych niezależnych czynników wpływających na bezpieczeństwo i efektywność żeglugi są warunki hydrometeorologiczne na trasie przejścia. Kapitanowie i nawigatorzy na statkach, polegając na swoim doświadczeniu oraz analizując dostępne prognozy, dokonują wyboru optymalnej - ich zdaniem - trasy przejścia. W niektórych przypadkach załoga korzysta z usług zewnętrznych, wyspecjalizowanych podmiotów, których przedmiotem działalności jest tzw. ruting pogodowy, czyli wyszukiwanie i proponowanie optymalnej - przy zadanych parametrach - trasy żeglugi. W innych przypadkach kapitan lub oficer korzysta także z dedykowanych narzędzi informatycznych, które - przy wykorzystaniu specjalistycznych algorytmów - generują optymalną trasę przejścia dla danej jednostki. Pierwsze autorskie algorytmy optymalizacji trasy żeglugi zstały zaproponowane pod koniec lat pięćdziesiątych poprzedniego stulecia. Jednokryteriowa metoda izochromatyczna została wprowadzona do dyskursu w 1957 roku przez Jamesa [6]. Kolejne rozwinięcia tej relatywnie prostej i jednocześnie popularnej oraz łatwej w implementacji metody zaproponowane zostały m.in. przez Spaansa [13], Hagiwarę [2] oraz Wiśniewskiego [16]. Inne podejście do problemu optymalizacji trasy zostało podane przez Mannariego [10], który w procesie optymalizacji wykorzystał algorytmy Dijkstra. Z kolei Chen [1] zaproponował stosowanie trójwymiarowej metody (3D) dynamicznej optymalizacji. Wszystkie wspomniane metody są zaliczane do grupy metod jednokryteriowych, co oznacza, że optymalizacji może podlegać jednocześnie tylko jeden parametr (np. czas przejścia). Wśród metod wielokryterialnych (tj. metod wyznaczających trasę optymalną na podstawie wielu kryteriów jednocześnie), zaproponowanych dotychczas przez badaczy zajmujących się tą tematyką, należy wymienić metody podane przez Hinnenthala [5], Marie and Courteille [11] oraz Szłapczyńską [14]. Wspólną cechą metod wielokryteriowych jest wykorzysta[...]

 Strona 1