1. 船舶优化设计

互联网+”已深入社会各领域，有“综合工业之冠”的船舶业在物联网、大数据、云计算等技术的影响下，传统基础设施和创新要素日益变化，行业生态体系和发展模式遭遇严重挑战。在“互联网+”影响下，船舶业呈十大发展趋势。

船舶生态体系加速重构

能给船舶业带来革命性变化的技术已经到来，并趋向成熟，这就是信息化时代互联网下的物联网、大数据和云计算技术。其所引发的不仅仅是生产力的指数级提升，更是生产关系的颠覆，正重新构建、擘画人类生产方式变革和生活方式调整发展新蓝图。航运、造船、配套及相关技术、生产等资源的优化配置和发展方式的转变，催生的智能化技术装备、协同化创新体系、柔性化生产方式、集约化资源利用、精准化管理模式不断重塑新时期船舶业竞争新优势，对传统行业生态体系新格局进行颠覆，加之通过生态系统的有效性和用户黏性，逐步建立包含供应商、销售商、客户、竞争对手和科研机构以及政府单位等相关经济协助发展船舶业联合体，越来越多地表现为产业生态系统的竞争，传统行业的互联网化已成为未来船舶业的一张“生死牌”。

管理模式网络量子化

信息化时代，传统行业从单一部件、单机设备、单一环节、单一场景的局部小系统不断向整体大系统、全局巨系统演进，从部门级到企业级、产业链级乃至产业生态级不断演进，并形成相互作用的复杂网络，突破地域、组织、机制界限，通过对大规模信息技术数据应用，实现人、财、物资源和要素的高效整合，有计划按比例地提供强有力的革命性手段进行社会经济运行调节，对传统的管理思想和模式产生颠覆式改变。在目前经济低迷和船舶企业纷纷进行资源优化整合之际，精益管理综合作用凸显，成为推动船舶企业发展不可或缺的管理理念。借助信息化手段改造企业内部每一个流程，将科层制管理模式转为网络式管理模式，构建精简高效的扁平化组织结构，改造企业客户间关系，充分发挥员工的积极性和主动性，挖掘潜在智慧，“互联网+”式网络量子化管理成为企业新的生产力。

大数据成战略核心力量

数据，已经渗透到当今每一个行业和业务领域，成为重要的生产因素，一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在开启，对数据的挖掘已成为企业竞争力的重要来源，而云计算则是开启大数据应用新领域的“金钥匙”。作为“综合工业之冠”的船舶业，是劳动、资金、技术密集型产业，涵盖航运、造船、船舶配套以及相关服务等产业链，并涉及机电、钢铁、化工、航运、海洋资源勘采等上下游产业，庞大的人群和应用市场，复杂性高，充满变化，使得船舶业当之无愧成为最复杂的大数据行业。船舶业却是个数据应用贫乏的行业，未来的船舶企业必须学会如何处理及如何使用数据。解决由大规模数据引发的问题，探索以大数据为基础的解决方案，将成为船舶业转型升级、效率提高的重要手段，大数据将成为未来船舶企业的战略核心力量。

万物互联平台模糊产业边界

近年来，互联网不断推动着各行业生态的改变，制造业更是经历前所未有的转变，国家战略上的纷纷布局：美国的“工业互联网”和中国的“两化融合”，国际巨头更是加快构建工业云和智能服务平台，加快全球战略资源的整合步伐，抢占规则制定权、标准话语权、生态主导权和竞争制高点，通过丰富开发工具、开发应用接口、共享数据资源、建设开发社区，构建以自己为中心的星状网络数据处理平台，以形成赢者通吃的市场局面。

智慧航运突破传统航运思维

信息化技术的应用、船舶技术的创新将引发航运管理变革和服务进步。基于互联网、大数据、云服务等技术手段，整合船舶的设计、生产、制造、使用、维护、售后、物流各个环节，在运营公司、设计建造商及设备商等之间建立起更全面的生产关系。将智能系统在船舶设计建造阶段就纳入后期航运运营考虑，引入大数据挖据技术，提高航运服务的标准化和信息化程度，提供更稳定、更易维护、更具弹性的在线订舱服务。运营过程中清晰规划运输船舶航程和航站，推进航运思维、理念及商业模式的“智慧”化。

智能船舶成必争之地

过去船舶更多侧重于船舶基本功能的实现，未来的船舶将在互联网技术下，会更加关注设备的智能化、系统的智能化甚至整体船舶运营的智能化，智能船舶将会应运而生。智能船舶的发展要充分利用现有条件，从环境、能源、材料、空间、电子、机械、导航、物联网、大数据、云计算等多个领域建立实体和虚拟设施，实现操纵系统、航行系统、设备技术、节能技术甚至生产系统等的智能化，逐步形成能自感知、自评估、自预测、自组织、自重构于一体的船舶，实现信息与实体智能耦合全过程。DNV GL集团2014年曾发布一份名为《未来航运业》的报告，提出智能船舶这一新概念。2015年中国政府发布的《中国制造2025》明确将智能船舶作为重点发展的领域。可见未来智能船舶将决定各国船舶工业在船舶市场的地位，成为各大造船国家现今进行的必争之地也就理所当然了。

智能制造发展趋势势不可挡

大数据背景下，智能制造已成为船舶制造与航运领域发展的趋势，“互联网+”促使船舶企业借助物联网、大数据、人工智能取代封闭的生产制造系统，提高制造系统柔性化、自动化和智能化水平，通过信息物理融合系统，用IT把设计源头与工厂的各个末端连接起来，实现人、产品、设备完全交互，牵引着传统工业发生革命性的演变。搭建设计、生产、采购等业务“一体化”智能生产流程设施，建立智能化的生产系统和车间物流系统，使智能化设备机器代替人工操作的机器，通过云技术把所有生产资源都连接起来，使目前的半自动化、全自动化生产系统向智能化生产系统转变，实现船舶的定制化与规模化、个性化与普适化、虚拟与实体、微观与宏观、当前与未来的结合。

科创模式及资源要素全球化

在“一带一路”战略规划下，中国船舶业要实现转型升级，必须爬全球价值链高端的这个“坡”，过核心技术这道“坎”。基于此，船舶企业纷纷联合政府机构、科研院所和高校等单位，建立国家级高新技术船舶实验室，搭建“官、产、学、研、用、检”全产业链良性循环、可持续发展的生态体系。越来越多的科技型企业更是打破传统的内部研发模式，跨越组织边界，开始更多地利用和整合外部的社会力量来进行创新。

技术产业化成发展新方向

伴随国家制造业的转型升级，船舶业必将迎来跨越式的发展，在物联网等信息技术的支撑下，为满足未来客户大批量个性化需求，企业设计纷纷转型改制，基于互联网进行全球资源优化整合、科技创新发展和设计模式转变，从封闭型的单纯向企业提供设计向工程技术总承包的开放式模式转变。工程技术公司更是通过全产业链、全生命周期的工程EPC能力和国际市场拓展能力运营模式，围绕集约航运、绿色航运、安全航运、智能航运主题，进行新船型开发、船舶性能优化、航运安全、航运效率、节能减排、航运信息化等学术前沿和关键问题研究，为客户提供技术咨询服务，输出设计技术，转让设计方案、技术标准、专利技术及科技成果，抢占市场订单赢得市场份额，提升船舶国际市场的竞争力。

产融结合重建行业竞争格局

在“互联网+”形势下，针对巨大的船舶业全产业化规模和特色的个性化发展需求服务推出明显不足，引导社会资本和商业银行创新面向船舶业构建一种高效快速匹配资源的产融结合经营模式，金融直接投资产业，股权收益补偿，形成合理的收益分享、风险共担机制，愈来愈受到资本和产业的关注和追捧。随着市场发展趋势，船舶业也在实施产业科技和金融融合战略，联合系统内投资企业就某一产业进行研究，评估并实施解决方案利用上海船研所技术优势，借助上市公司资金投入，将重组客户、供应商、销售商以及企业内部组织的关系，重构生产体系中信息流、产品流、资金流的运行模式，重建新的产业价值链和竞争格局。

2. 船舶结构优化设计

打磨焊缝时增强高不可磨平，增强高为2-3mm，如果钢板缺陷打磨，d≤0.07t有较深的麻点、或结疤、剥落痕迹，气孔须将缺陷磨平，d----缺陷深度mm t----钢板厚度mm 。而结构中如自由边的打磨为方便涂装通常打磨标准为R2.希望对你有用

3. 船舶优化设计案例

交通强国建设中远海运集团有限公司试点任务要点

一、绿色航运建设

（一）试点单位。

中国远洋海运集团有限公司、交通运输部水运科学研究院。

（二）试点内容及实施路径。

推进现有集装箱、散货、杂货船舶受电设施升级改造，分步推动挂五星旗沿海航行船舶实施符合岸电要求的相关改造。推进港口岸电设施升级改造，重点推进连云港新东方码头、泉州太平洋码头、武汉阳逻国际港铁水联运码头等在建码头岸电配套设施改造建设。建立实施岸电使用制度，鼓励船舶靠港使用岸电，总结岸电推广经验，提高岸电使用率。打造绿色航运样板工程和绿色航线，积极推进40万吨超大型干散货船航线岸电使用、津冀港口集装箱和干散货船舶岸电使用、自有船舶靠泊自有港口岸电使用，形成绿色航运建设和推广机制，完善相关标准规范。

（三）预期成果。

通过2年时间，完成35艘挂五星旗沿海航行集装箱船舶、16艘散货船舶、16艘杂货船舶受电设施改造。完成连云港新东方码头等在建码头岸电配套设施改造4套。新建集装箱船舶、散货船舶全部加装船舶受电设施，船舶靠港使用岸电艘次年均增加10%以上，自有船舶靠泊自有港口岸电100%使用，年替代燃料量8万吨标准油，年减少二氧化碳25万吨。绿色航运建设取得明显成效，在绿色航运机制、绿色航线建设等方面形成可推广、可复制的相关政策成果、技术标准等。

二、基于区块链的航运商业网络平台建设

（一）试点单位。

中国远洋海运集团有限公司。

（二）试点内容及实施路径。

1.加强航运数据共享。加强与航运产业链上下游、政府监管部门及相关行业对接，推动航运数据互联互通。依托区块链技术，强化多方数据共享，推动物流、资金流、信息流高效衔接。利用跨链存储、去中心化和加密技术，提升数据安全保障能力。开展航运区块链相关标准研究，推进航运数据安全制度建设。

2.优化航运服务流程。依托区块链电子数据的可靠性和不可更改性，改造传统航运服务模式和单证体系，建立多式联运全程“一单制”，优化航运服务流程。

3.拓展航运物流服务。推动航运物流信息透明化与全程共享。优化库存管理，促进供应链降本增效。基于航运物流全程可视化信息数据，提供物流征信服务，创新航运物流信用监管模式。

4.发展供应链金融。推动区块链和实体经济深度融合，借助区块链技术，保证物权凭证的真实性、可承兑性和防伪性，打通供应链金融信息通道，加强供应链金融产品研发。

（三）预期成果。

通过1—2年时间，基于区块链的航运商业网络平台初步建成，进口提货单、提单等海运单证基本完成电子化，初步实现区块链流转。危险货物全程监测监控、供应链金融产品开发取得有效进展。

通过3—5年时间，基于区块链的航运商业网络平台基本建成，并实现航运领域多场景应用。航运物流实现“无纸化”“零接触”，航运数据安全保障达到新高度。在航运区块链建设方面取得可复制、可推广经验，在海运全程单证数据、区块链流转流程、技术与接口标准、数据安全等方面形成相关标准规范。

三、集装箱管理系统建设

（一）试点单位。

中国远洋海运集团有限公司。

（二）试点内容及实施路径。

1.业务流程数字化。以运输产品为中心，标准化、数字化集装箱运输业务流程，实现产品运输全过程可视化。建立作业任务自动分配与自动监控工作机制，推进主动式、标准化和细节化管理，提升内部协同效率。

2.客户服务数字化。客户交互方式数字化。利用大数据、人工智能等新一代信息技术，实现预警功能和例外管理，提升运输服务品质和业务操作效率，改善客户服务体验。

3.集装箱管理系统建设。推动航运业务规则数字化，建立集装箱舱位、设备资源预测分析模型，提升资产利用效率。依托大数据，加强船舶航速智能优化管理，减少能源浪费。以机器学习为重点，优化与模拟空箱调运配置，降低运输成本。搭建智能决策平台，自主研发算法模型，推动智能审批，提升市场及时响应能力。

（三）预期成果。

通过3年时间，基本建成集装箱管理系统，并在外贸核心业务开展应用。作业任务自动分配、自动监控等机制逐渐完善，实现主动式、标准化和细节化管理，内部协同效率显著提升。货物运输实现面向客户的全程可视化和例外预警。实现对船舶航速的智能优化管理和对空箱的优化调运配置，能源、资产利用效率有效提升。建成智能决策支持平台，市场及时响应能力大幅提高。

四、航运数据集成平台建设应用

（一）试点单位。

中国远洋海运集团有限公司、上海海事大学。

（二）试点内容及实施路径。

1.搭建航运数据集成平台。推动数据中台建设，加强大型航运企业数据、市场行情数据和互联网数据等整合。建设数据集成平台及展示平台，提高航运经营数据等业务的可视化程度。建设决策支持系统，提升科学管理水平。构建综合经营分析系统，提供生产运营、投资、财务、安全和人力资源等多维分析和自助服务。加强数据质量、元数据和数据安全统一管理。

2.提升航运数据集成平台能力。完善优化数据中台、决策支持系统、综合经营分析系统，打通数据壁垒、进行功能扩充，满足各业务部门需求。搭建数据实验室平台，实践数据挖掘、机器学习。开展专项智能应用，提升扩展数据集市，新建投资、财务、采购等业务数据集市。扩展元数据、数据质量等数据管理功能。

3.加强智能航运应用。推动产业集群数据统一纳入数据中台，加强外部数据资源采集，拓展数据中台服务功能。优化数据实验室平台，建立深度学习框架与知识图谱，开展人工智能应用场景分析与建模。扩建数据自助服务平台，推动集团级数据资产自主应用。优化和扩展“团队智能管理”“智慧舆情”等专项智能应用。优化数据管理功能，加强数据全生命周期管理，推动数据自动化管理。研究构建航运指数体系。

（三）预期成果。

通过1—2年时间，完成航运数据集成平台基础建设，初步实现数据管理和服务功能。航运业相关数据积累量达到60TB，建成不少于3个模型算法的算法库。

通过3—5年时间，航运数据集成平台功能进一步完善，系统进一步优化，应用成效显著。建成150个应用服务封装，企业用户数量超过300家，系统用户数量超过2000人。建成不少于6个模型算法的模型算法库，建成航运业行业指数体系。航运数据赋能服务航运高质量发展成效显著，

五、智能船舶发展应用

（一）试点单位。

中国远洋海运集团有限公司、上海船舶运输科学研究所。

（二）试点内容及实施路径。

1.船岸数据平台开发。建设船岸数据中心。推动智能航运数据可视化监管应用中心建设，开发应用营运能效优化管控、机舱设备健康运维辅助决策、船舶结构安全评估、发电机运行监管等数据应用系统。加强行业数据共享衔接，畅通船岸数据通道，提升海事监管、船舶安全等数据支撑能力。

2.企业智能船舶标准制定。建立智能船舶运营安全标准和评估体系。制定船舶智能化设备系统配套标准。搭建设计船舶智能化系统架构。研究制定集团智能船舶通信协议与接口、数据传输与交换等相关标准。

3.新技术集成应用。依托船舶自动识别系统、雷达及自组网系统，增强大型集装箱船舶态势感知能力，开展感知图像识别及安全保障功能验证。推进远海、近海智能避碰及自主航行测试。加强货物状态监控与优化配载研究应用。

4.智能化方案应用推广。完善新造船项目技术规格书，增加智能船舶符号，增设集成平台、智能机舱、智能航行与智能能效等功能。研究制定营运船舶技改方案，增设智能船舶集成平台、智能能效、智能机舱等功能模块。强化智能船体结构应力监测能力，加快在大型散货船、矿砂船、大型油轮、大型集装箱船等船型中推广应用。开展全船能效监测与优化控制，优化以机舱综合能效为中心的能源管理模块。

（三）预期成果。

通过1—2年时间，智能船舶应用水平初见成效，形成企业智能船舶相关标准，完成船岸数据中心建设，智能船舶运营数据共享水平有效增强，数据信息服务能力显著提升。

通过3—5年时间，智能船舶应用水平显著提升，智能船舶营运数据实现深度应用，海事监管、船舶安全、营运水平得到有效提升。智能化方案得到广泛推广和应用，建成不少于100艘标配智能船舶系统的智能化船队。

4. 船舶优化设计方法PPT

船舶结构优化设计，就是要寻求合理的结构形式和适当的构件尺寸，使船体结构在满足强

度、刚度、稳定性及频率等条件下具有较好的力学性能、工艺性能、经济性能及使用性能。

其结构设计方法大致有以下几种：

1.经典优化设计的数学规划方法

2.多目标模糊优化设计方法

3.基于可靠性的优化设计方法

4.智能型优化设计方法

5.船舶结构性能综合评估

5. 船舶航速优化研究

针对柴油机，说一个最基础的做法。

第一个问题，限速模式下，可以通过断油来实现速度降速。当模式退出降速模式或者速度降到某一恢复条件，开始恢复供油。

第二个问题属于发动机工作模式切换时的控制策略处理。需要做两点。首先要避免模式频繁切换，影响控制效果。假如你的模式判定是飞轮半圈做一次或者两圈做一次，显然不会希望每隔这么短的时间内，工作模式出现频繁变化。因此需要对工作模式进出做处理。

主要是对模式过渡阶段设置延时（避免偶发工作模式出现）；设置工作模式判定条件磁滞（避免工况在切换条件附近波动时导致的模式波动）当确认前工作模式和后工作模式后，针对扭矩的处理就比较简单，可以采用一个ramp函数。设置一个步长时间，使前一模式的扭矩平稳过渡到当前扭矩。

这是最基础的方法。可以继续在这个基础上进一步的优化。但是可以实现功能。

6. 船舶优化设计的意义

随着国际航运市场竞争的加剧,降低运输成本、扩大运输规模、优化资源配置和提高运输服务质量已成为各航运公司追求的目标。

7. 船舶优化设计方案

1、船舶阻力包括：粘性阻力、兴波阻力、形状阻力。而船体首尾端形状属于形状阻力。

2、在减少阻力方面的主要措施有:(1)优化船舶的主要尺度和线型。

①球鼻艏船型，其鼻可上下移动,或自由摆动,或按吃水与航速变化改变球体形状;减少阻力。

②艉端球船型;③球艉及双艉鳍船型;⑥不对称艉部线型;⑦浅吃水肥大船型;⑧双艉船和平头涡艉。

(2)采用船艉附体(如加鳍、导流管等)。

采用船艉附体,不仅能改善艉部流场,从而降低粘压阻力,而且可使螺旋桨的推进效率提高。

(3)减少船体的粗糙度。

船舶使用一段时间后,船壳由于被腐蚀等,其粗糙度就会增加。同时,海生物对船壳的污底与附着也日益严重。防止污底的对策有:①采用先进的防污涂料系统,用以防止海生物的附长,如采用自抛光船壳漆;②电解海水防污,通过电解装置将海水分解出氯气,杀灭海生物;③定期进坞清底;④水下清洗(刮船底)

;⑤水面刮刷和补涂技术。防止粗糙化的对策有:①正确选择合理的涂料系统;②提高油漆施工的质量;③对船壳水下部分实行阴极保护等;④对船壳板进行打砂。

8. 船舶技术设计

高级船员需要最低中专学校2年的学习，然后参加海事局统考，其间要学习gmdss，雷达两证，高级消防等等证书

这样需要考下列证书：

1、三副、或三管轮证书

2、专业证书：其中有好多小项，就以三副来说，要精通急救、精通艇筏、基本安全、雷达标绘、雷达模拟6个项目。这个都要考的。

3、服务簿，这个不用考，这个就像身份证，船员都要有。

4、海员证，不用考。

5、健康证。不用考

6、护照。大公司会有。

7、接种证明。不用考

当然有的特种船舶还要特殊证书。不过上面7个证书一般都会用到。

9. 船舶方案设计

内河船舶船名标识要在船首和船尾的两边，驾驶室顶棚甲板上也要有标识，两侧不能在有阻挡的地方，标识的颜色要和船体不一样，标写字型均为仿宋体，字迹必须工整、清晰。字体大小视船型而定，但船名字体尺寸不应小于300×300毫米，船籍港的字体尺寸不应小于200×200毫米。

10. 船舶创新设计

麦哲伦的环球航行哥伦布虽然开辟通往美洲的新航路，却没有到达富庶的东方，也没有给西班牙立刻带来可观的财富。而达.伽马开辟开辟直通印度的新航路后，却给葡萄牙带来惊人的利润。西班牙当局对此忌羡不已，希望也能找到一条直通东方的新航路，继续支持远洋探险活动。阿美利哥曾经设想，绕过新大陆的南端可以到达盛产香料的摩鹿加群岛。1513年，西班牙的美洲殖民地总督巴尔波亚（1475-1517年），率领探险队越过巴拿马地峡，在山顶上望见美洲西边一片汪洋，称之为“大南海”。他也相信，如能找到与“大南海”沟通的海峡，就可以到达盛产香料的东方了。1514和1515年，人们为寻找那个海峡先后南航到阿根廷的拉普拉塔河口和圣马提阿斯湾。麦哲伦密切注意上述动态，随时准备完成这个任务。费尔南多.麦哲伦（约1480-1521年），葡萄牙破落骑士家庭出身。1496年起，在葡萄牙的航海事务厅供职，熟悉航海事业。1505-1512年，麦哲伦作为葡萄牙远征队的一名水手，前往印度、马六甲、苏门答腊、爪哇等地从事殖民活动，在海战中多次负伤，受到葡王的青睐。他到过摩鹿加群岛（又译马鲁古群岛）的布鲁、安汶和班达岛，熟知再往东就是一片汪洋大海。他相信地圆说，而且他的经历使他很容易联想到，经过摩鹿加群岛以东的汪洋就能到达哥伦布所发现的美洲；换句话说，摩鹿加就在美洲的西方，只要能找到通往“大南海”的海峡，从欧洲西航同样能够到达摩鹿加群岛。他向葡王提出自己的计划，遭到拒绝。1517年10月，麦哲伦愤而迁往西班牙。1518年3月，西班牙国王查理一世接见麦哲伦，并同他签订远洋探险协定。协定规定：任命麦哲伦为新发现地的总督和钦差大臣，有权得到新发现地全部收入（扣除开支后）的1/20和新发现6个岛屿中的2个；西班牙王必须为探险队装备5艘船（130吨的和90吨的各2艘，60吨的1艘），提供必需的物资、武器和保障供应人员。1519年9月20日，麦哲伦率领265人，分乘5艘船，从塞维利亚的外港圣卢卡启航。1520年1月，麦哲伦一行到达拉普拉塔河口，经实地勘察证明它不是一个海峡。2月24日，船队驶抵圣马提阿斯湾。再往南行都是航海家从未到过的地方，而且冬季临近，风雪交加，航行极其困难。3月31日，船队驶进接近南纬50度的圣胡利安港，只好在这里过冬。8月24日，麦哲伦的船队继续南航。10月24日，船队驶进南纬52度处的一个海峡；这个海峡很长，而且忽宽忽窄，弯弯曲曲，港汊交错，潮汐汹涌。有一条船在困难面前丧失信心，掉头逃回西班牙。麦哲伦率领3艘船（另一艘早已沉没），经过38天的艰苦航行，于11月28日走出海峡，进入浩翰无边的“大南海”。沟通大西洋和“大南海”的通道终于找到，下一步就是要在“大南海”里前进了。从1520年11月底到1521年3月初，船队在“大南海”里航行3个多月，竟没有遇到一次暴风雨，于是麦哲伦便称它“太平洋”，这个名称一直沿用至今。1521年3月，麦哲伦的船队驶抵菲律宾群岛的马萨瓦岛（马索华岛）。8年前麦哲伦从东方回到西方，现在他又从西方绕到东方，实际上他的西航理想已基本实现。4月27日，麦哲伦率领数十名殖民者进攻宿务岛以东的马克坦岛，强令该岛人民称臣纳贡，被当地首领拉普拉普领导的战士击毙。不久，西班牙殖民者用血腥手段征服这个地区，并以王子菲利普的名字命名，这就是今天的菲律宾。5月1日，船队离开宿务岛，于11月8日辗转到达摩鹿加群岛的提多尔岛。12月21日，剩下的一艘船维多利亚号，在船长埃里?卡诺的率领下单独返航。该船满载香料，为避免葡萄牙人拦截，直接横渡印度洋，绕道好望角，再沿非洲西海岸北上，于1522年9月6日回到出发地圣卢卡港。麦哲伦的船队整整用3年时间，完成人类史上第一次的环球航行，无可辩驳地证明地圆学说是正确的，为人们地理知识的扩大和科学的发展做出重大贡献。

11. 船舶数字化设计

面向以东方电气集团、中国船舶、中航科技、中航集团、江南电竞网站官网入口网址 、中国南车、中国工程物理研究院、核工业集团、国家示范高级职业中学为代表的高端装备制造业、航空航天、核工业、船舶制造业、军工等行业的制造企业及科研院所、职业院校等企事业单位，从事计算机辅助产品造型设计、数控加工工艺设计与实施，完成数控加工程序自动编程、现场技术管理、教育培训等岗位工作。

机械工程专业的《数字化设计与制造》和《现代设计理论及应用》课程方向有机械工程、力学、动力工程及工程热物理等。

机械工程专业主要学习内容有《C++程序设计与实践》、《控制系统工程》、《机械制造与装备》、《CAO与机械元器件》、《材料成形技术》、《工程材料与应用》、《汽车结构与设计》、《现代机械制造技术》、《力学测试及误差分析》、《电工和电子技术》 。

部分高校按以下专业方向培养：数控技术、港口机械工程、高分子加工机械、机械设计与制造、模具设计与制造、机械设计制造及自动化。

核心知识领域：工程图学、工程力学、流体力学、传热学、工程热力学、电工电子学、控制工程 基础、工程材料及成型基础、机械设计基础、机械制造工程与技术、机电传动与控制等。

主要专业实验：工程力学实验、机械设计基础实验、工程测控实验、电工与电子技术实验、传 动与控制技术实验、机械制造基础实验、互换性测量技术基础实验、材料成型技术基础实验、制造 装备和过程自动化技术实验。