Lianzhong Huang

基于增量学习的带自动漂移识别的科莫哥洛夫-阿尔诺德网络用于船舶燃油消耗预测

风帆辅助推进船舶的修整对翼帆气动性能的影响：一项数值研究

变航行条件下风助船舶能效的动态协同优化

基于改进的多智能体深度确定性策略梯度算法的翼-柴油混合动力船舶全球能效协同优化研究

带有预燃室的海用双燃料发动机湍流射流控制的预混-扩散协同燃烧模式研究

基于计算流体动力学的方法在低碳航运中的应用：系统综述

在时变空间变的海况下对混合动力巡航船的航线、速度和功率流进行自适应综合优化

数据稀缺情景下提高船舶能效的方法：一种由智能样本增强赋能的先进途径

面向翼式混合动力船舶导航的可信决策制定：一种基于对抗鲁棒强化学习与Transformer方法的协同能效优化框架

利用风能密度路径分析法评估翼型帆辅助船舶的节能效果

基于BN-GBM和特征构造的LNG双燃料船舶燃料消耗预测新方法

基于帆推力优化的风辅助推进船舶的新型节能方法

基于运营数据的帆助船舶燃油消耗预测模型

翼帆在复杂相互气动干扰下的布局优化：一项数值研究

一种双物理约束建模框架用于船舶燃料消耗预测

基于改进型双深度Q网络的双燃料柴油机混合动力船舶导航路径优化方法

一种改进船舶运营能效的开创性方法：深度学习可解释结果的定量应用

一种新型速度与功率分配协同优化方法，用于全回转电动推进船舶

一种基于深度强化学习的考虑动态环境因素的助航船舶能效联合优化方法

碳控制技术的调查与应用：实现零碳航运的路线图