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TRAINING INVITATION
[智能船舶数字孪生与AI驱动运维高阶研修班 2025]
「课程概述」
本研修班聚焦智能船舶领域前沿技术，深度融合数字孪生与人工智能（AI）技术，系统构建
"船舶物理实体 - 虚拟模型 - 数据驱动" 的三维技术体系。课程以船舶全生命周期数字化转
型为核心，通过 "理论建模 - 工具实操 - 企业案例" 的递进式教学，帮助技术骨干掌握数字
孪生体构建、AI 故障诊断、能效优化等关键技术，解决智能船舶在设计验证、虚拟调试、预
测性维护等场景的工程落地难题。
「课程目标」
掌握数字孪生技术在船舶全生命周期的应用方法论（设计验证→虚拟调试→预测性维护）
构建基于深度学习的船舶设备故障诊断模型（准确率≥95%）
实现船舶能效管理系统与数字孪生平台的实时数据融合
独立完成智能船舶数字孪生体的架构设计与开发（含物理层、数据层、模型层）
部署 AI 驱动的船舶设备预测性维护系统（MTTR 降低 40% 以上）
设计符合 ISO 23247 标准的船岸协同数字孪生平台
「适合学员」
船舶设计/制造企业的系统工程师 航运公司技术总监/机务主管（熟悉船舶动力系统运维流程） 智能船舶技术服务商的解决方案架构师 船级社智能船舶认证技术专家
「先修条件」
熟悉船舶电力系统、PLC 编程基础（Siemens/TWincat 平台） 掌握 Python 数据分析（Pandas/NumPy）及基础机器学习算法
了解 Docker 容器化技术与工业物联网（IIoT）架构
「时间 . TIME」
2025/06/08
5天，共32学小时
「课程大纲」
核心内容：
·数字孪生五维模型在船舶工程中的映射关系（附某型FPSO 数字孪生体构建案例）
·船舶数字孪生的数据采集层技术（MEMS 传感器阵列部署方案）
·数字孪生模型的多物理场耦合仿真（流固耦合/ 热传导模型简化方法）
工具链：
·Siemens JT Open API 船舶三维模型轻量化处理
·Ansys Twin Builder 船舶设备数字孪生建模
模块二：船舶AI 驱动运维关键技术（8 学时）
技术攻坚：
·基于LSTM 网络的船舶主机轴承故障预测（含某集装箱船真实数据集训练）
·迁移学习在船舶不同设备故障诊断中的应用（从泵浦到推进器的模型迁移）
·联邦学习框架下的船岸协同AI 模型训练（保护企业数据隐私）
实战项目：
·使用PyTorch 构建船舶辅机设备故障诊断模型（现场调优至 96% 准确率）
·开发船舶设备剩余使用寿命（RUL）预测算法（附威布尔分布拟合工具）
模块三：数字孪生与船舶能效管理系统集成（6 学时）
工程实践：
·船舶能耗数字孪生模型与实船数据的校准方法（某油轮案例）
·基于强化学习的船舶航速- 纵倾联合优化策略
·新能源船舶（氢燃料电池/ 风帆辅助）的数字孪生建模
行业标准：
·IMO SEEMP III 与数字孪生能效管理系统的合规设计
·EU MRV 数据采集与数字孪生平台的接口规范
模块四：智能船舶数字孪生平台工程化落地（8 学时）
系统架构：
·边缘计算节点（Edge）与云端平台的分布式部署方案
·船舶数字孪生平台的微服务架构设计（基于Spring Cloud）
·数字孪生数据的时序数据库选型与性能优化（TimescaleDB vs InfluxDB）
企业案例：
·某豪华邮轮数字孪生平台的建设周期与成本控制
·智能船舶数字孪生平台的DevOps 实践（CI/CD 流水线搭建）
模块五：智能船舶数字孪生实施路径与创新工坊（4 学时）
方法论：
·船舶企业数字孪生成熟度评估模型（含自评工具）
·智能船舶数字孪生项目的ROI 测算模型（含敏感性分析）
创新工作坊：
·分组设计智能船舶数字孪生解决方案（提供船级社认证需求清单）
·企业数字化转型战略研讨（含SWOT 分析与路线图制定）
「培训交付模式」
每次培训课程结束后，学员可回看全程培训课程视频。未能按时参加实时培训课程的
学员，也可通过回看全程培训课程视频进行学习。培训结束后，学员可选择加入GRCC
求职招聘群，有机会即时获得招聘最新信息！
