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人工智能 (AI) 已成为解决海洋工程实际难题不可或缺的工具。从优化海上结构和系统到提升水下航行器和水面舰艇的性能,AI 在提高运营效率、安全性和可靠性方面具有变革性的潜力。随着机器学习、深度学习和数据驱动建模的进步,AI 具备处理大规模数据集、实时监测以及应对海洋环境中复杂物理过程的能力。
Machines 期刊邀请了西北工业大学叶鹏程博士,宋东博士和罗扬博士,合作创建特刊“Application of Artificial Intelligence in Marine Machinery Engineering (人工智能在船舶机械工程中的应用)”。
本特刊旨在为推广面向海洋工程中实用人工智能问题提供解决方案,将重点探讨人工智能在海洋工程实践中的直接应用,聚焦于提升海上结构、水下航行器、海底系统及水面船舶的设计、监测与维护能力。特刊包括但不限于以下主题:
基于人工智能的海洋与海上流场降阶建模与预测,支持复杂流体动力学问题的高效分析;
用于流动场重建与超分辨率的机器学习方法,可从稀疏测量、低精度模拟或实验数据中准确恢复信息;
数据驱动建模及AI-物理混合建模方法,适用于非稳态及多尺度流动,结合数值模拟、实验数据和现场测量;
借助人工智能进行流动诱导现象的预测与分析,包括海上与海洋系统中的尾流、涡旋及流动-结构相互作用;
人工智能在流动控制中的应用,涵盖流动调控、阻力与升力控制、尾流调节以及提升流体动力性能;
人工智能在海洋航行器运动控制与导航中的应用,包括基于学习的控制、引导及自主水面与水下航行器的决策系统;
基于人工智能的水下视觉与目标识别,包括检测、跟踪与分类,应用于检查、监测及自主水下作业。
投稿截止日期:2026年12月31日
客座编辑介绍
叶鹏程 博士
西北工业大学航海学院副研究员,博士,硕士生导师,自主水下航行器团队骨干成员,曾获西北工业大学科技新星、西北工业大学青年岗位能手。主持国家级纵向项目、国家自然科学基金、大型科研仪器设备项目等22项,累计到款经费1700余万。以第一作者和通讯作者在Ocean Engineering、Physics of Fluids 等重要期刊上发表学术论文43篇,出版学术专著3部,授权/受理发明专利27项,登记软件著作权6项。受邀担任Ocean Engineering、Physics of Fluids 和Aerospace Science and Technology 等期刊审稿专家。研究成果获陕西高等学校科学技术研究优秀成果一等奖2项 (排序1和2)、中国造船工程学会科技进步二等奖1项 (排序3)、中国产学研合作促进会科技创新三等奖1项 (排序2)、中国航海学会科技进步三等奖1项 (排序5)。
研究领域:水下航行器总体设计、智能流体力学、实验流体力学、水动力性能分析。
宋东 博士
西北工业大学航海学院副教授,博士,博士生导师,“自主水下航行器”国防科技创新团队骨干成员。近年来先后主持国家重点纵向项目3项、国家自然科学面上项目1项、国家自然科学基金青年项目1项。在Phys. Rev. Fluids、Phys. Fluids、Exp. Fluids、Appl. Therm.、 Eng. J. Colloid Interface Sci. 等国内外知名期刊和学术会议上发表学术论文20余篇。
研究领域:新型水下航行器总体设计、水下仿生减阻机理、流体传热传质、新型水下航行器流体动力试验。
罗扬 博士
西北工业大学航海学院长聘副教授,博士生导师,入选国家级青年人才托举工程、陕西省军民融合青年拔尖人才、西北工业大学翱翔新星人才计划、青年岗位能手,甬江人才工程青年创新人才,中国造船工程学会青年工作委员会委员,某国家重大项目研制系统主任设计师。“自主水下航行器”创新团队骨干成员。担任仿生领域国际知名期刊Journal of Bionic Engineering (IF 4.4,2区SCI 期刊) 青年编委,期刊Applied Sciences (IF 2.9) 客座编辑,国内期刊《无人系统技术》《中国舰船研究》青年编委,长期担任Journal of Fluids and Structures、Physics of Fluids、Ocean Engineering、Bioinspiration & Biomimetics 等20余个期刊审稿人。
研究领域:水下航行器总体设计、水下仿生推进。
了解更多特刊信息:https://www.mdpi.com/si/272175
Machines 期刊介绍
主编:Antonio J. Marques Cardoso, University of Beira Interior, Portugal
主要发表机械设备故障诊断和预测、机械设计、机电一体化、机器人、叶轮机械、控制及自动化、电机和驱动器、先进制造等领域的最新学术成果。
2025 Impact Factor:3.0
2025 CiteScore:6.1
Time to First Decision:15.9 Days
Acceptance to Publication:2.9 Days
期刊主页:https://www.mdpi.com/journal/machines

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