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1. 基于三维模型的船舶设计全过程管理应用场景分析

魏芳盛, 王充, 程柏盛, 胡鹏, 吴鹏程

船舶 2026, 37 (04): 65-74. DOI: 10.19423/j.cnki.31-1561/u.2026.007

摘要（2）

传统船舶设计管理模式以图纸和文档为核心,存在设计流程缺乏连续性、数据载体分散、协同效率低下等突出问题。为推动船舶设计管理数字化转型,该文构建了一套以三维模型为唯一权威数据源、物料清单协同贯通为核心的船舶设计全过程管理体系,涵盖了项目管理、计划管理、校审管理、送退审管理、厂所协同管理、模型数据管理及归档管理这七大关键应用场景。各场景数据互通、环环相扣,形成全过程联动的管理体系,结合多型船舶项目的落地实践,验证了该体系的应用价值。文章提出的数字化设计管理新模式,有效解决了传统设计管理中的数据孤岛、版本混乱、协同不畅等问题,为船舶企业数字化设计管理体系建设提供了参考,助力实现智能化与数字化转型。

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2. 知识图谱数据结构化处理技术研究综述

辛登月, 施旭阳, 陈宇星, 魏芳盛, 王充

船舶 2026, 37 (03): 121-137. DOI: 10.19423/j.cnki.31-1561/u.2026.008

摘要（96）

PDF （4030KB）（51）

数据预处理是知识图谱构建的核心环节,主要包括数据采集与信息提取两大步骤。该文系统梳理了基于规则和词典、统计机器学习与深度学习的主流数据预处理方法,深入剖析了各类方法在实体识别与关系抽取中的技术原理与应用局限性。现有方法普遍依赖人工规则,语义泛化能力弱,难以实现跨领域的知识迁移。为此,文中探讨了基于大语言模型的“语义驱动+自动化抽取”新范式,即通过预训练大语言模型生成深层语义嵌入,结合向量相似度计算实现无监督、上下文感知的信息抽取,从而推动知识图谱构建向智能化转型。当前该方法仍处于探索阶段,面临计算开销大、可解释性差等挑战。未来研究应聚焦于轻量化模型设计、多模态语义对齐与领域知识融合,以提升知识图谱构建效率和模型的可解释性。

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