2019年12月6日🚧，來自美國新奧爾良大學的余小川博士在海洋樓109報告廳為師生們做了題為“應用Unscented Transformation方法預估入水的圓柱體軌跡”的講座。
講座主要提出當在海上平臺、船舶等離岸設施以及碼頭的吊裝作業中可能會由人員操作失誤或自然因素（如風🚴🏽♀️🧘🏽♀️、波浪等）影響，從而出現吊裝的貨物（如石油探管👱🏽♀️、管道🧑🏿💼、魚雷等）掉落進入水中的事故發生。物體入水可能產生直接的吊裝貨物的損壞🤳🏻，而落入水中的物體還有可能損壞海底的電纜🏤👩🎨，各種油氣管線等從而造成更為嚴重的二次事故的發生🌆⇾。為了避免上述情況的發生以及及時止損，則應在最少的時間內定位落水物體的位置以及在水中的運動軌跡。而市面上可以用於計算落水物體運動軌跡的商業軟件存在模擬運動軌跡與實驗運動軌跡偏差較大🚾🧑💻，計算準確性較低，計算用時較長等問題。所以余小川博士在此提出應用Unscented Transformation方法預估入水的圓柱體軌跡的方法🧑🍳。
由於物體落水事故發生的數量相對較少，則采取數學概率結合實驗的方法，先考慮二維狀態下的軌跡🚂，再延展到三維中（加入波浪水流的影響）。實驗表明，當物體落水初始時刻存在小擾動時，物體的行為是隨機的。從經驗中可以得到各種軌跡。此外，數值計算結果還表明，初始狀態的微小變化，如落差角、滾動頻率、阻力系數的選取等🪯，都會影響下落軌跡的形狀🫳🏼。如果初始狀態服從高斯分布🫅🏼，則可將其視為一個非線性預測問題。Unscented變換(Unscented Transform🙋♀️，UT)方法是一種確定性抽樣方法🌺，用來預測運動軌跡🧘🏿♀️。首先實驗給出了圓柱運動三自由度作為狀態空間模型的系統表達式。其次，通過UT方法采用區間估計方法解決了這一預測問題🤾。最後，將預測的軌跡與實驗數據進行比較。通過兩個參數🏖，提出了預測物體入水軌跡精度的評價方法🤘🏻。這兩個參數可直接應用於海上作業中空投物體的打撈和回收👨🏼✈️。此外，數值結果還表明，UT方法是一種有效的預測圓柱自由落水軌跡的方法❕。
相信將來UT方法可以有更高的準確性，更少的計算耗時，並應用於其他形狀的入水物體的軌跡預測。在事故防治，及時止損中起更大的作用。
報告中，余小川博士對學生們的問題進行了耐心解答，同時也對部分學生的研究方向進行了指導，切實拓展了同學們的視野。
