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船舶運動控制及其虛擬現(xiàn)實仿真的研究

發(fā)布時間:2017-04-11 01:06

  本文關(guān)鍵詞:船舶運動控制及其虛擬現(xiàn)實仿真的研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:隨著世界經(jīng)濟全球化和我國經(jīng)濟的快速發(fā)展,中國已經(jīng)成為在世界上具有重要影響的航運大國。船舶航行的安全和經(jīng)濟性越來越受到重視,進行船舶運動控制的研究,對于實現(xiàn)船舶運行“安全、高效、節(jié)能和環(huán)保”的目標(biāo),具有重要意義。 本文以大型集裝箱船為對象,建立了船舶運動數(shù)學(xué)模型,并對其航向控制策略進行仿真計算研究,最后完成船舶運動控制虛擬現(xiàn)實仿真系統(tǒng)。本文的主要研究工作如下: (一)基于MMG建模機理,分別考慮作用于船體、螺旋槳、舵上的流體動力和力矩及它們之間的相互干涉影響,并考慮海風(fēng)、海流等外界干擾力和力矩的影響,建立了船舶的三自由度平面運動數(shù)學(xué)模型。以中海集團的9572TEU集裝箱船為例,對船舶進行了旋回計算,對比實船操縱試驗數(shù)據(jù),驗證了所建立的船舶運動數(shù)學(xué)模型仿真結(jié)果的有效性。 (二)作者研究了船舶自動舵的控制算法,對于PID控制器,引入繼電反饋法對其進行參數(shù)整定。在此基礎(chǔ)上,將RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與PID算法結(jié)合,通過辨識被控對象在線調(diào)整PID參數(shù)。在不同航速和海況下,對兩種控制器進行仿真驗證,基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制器相比傳統(tǒng)PID控制器,快速性更好,且舵角輸出更小,更平緩,有利于船舶節(jié)能和減小舵機磨損。 (三)實現(xiàn)了應(yīng)用虛擬現(xiàn)實技術(shù)對船舶運動控制進行動態(tài)仿真,在虛擬海洋環(huán)境場景中,船舶三維實體模型可實時顯示在進行航向控制時的姿態(tài)的變化,且可在數(shù)字儀表中觀察船舶在轉(zhuǎn)向過程中船速、舵角和航向的變化,更加直觀地觀察到船舶轉(zhuǎn)向時的相關(guān)參數(shù)的變化過程及相互影響,增強了仿真過程交互性和可視性。
【關(guān)鍵詞】:船舶運動數(shù)學(xué)模型 航向控制 PID參數(shù)整定 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 虛擬現(xiàn)實
【學(xué)位授予單位】:大連海事大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2012
【分類號】:TP391.9;U664.82
【目錄】:
  • 摘要5-6
  • ABSTRACT6-10
  • 第1章 緒論10-14
  • 1.1 課題的背景及意義10-11
  • 1.2 課題的研究現(xiàn)狀11-13
  • 1.2.1 船舶運動控制的研究現(xiàn)狀11-12
  • 1.2.2 虛擬現(xiàn)實技術(shù)的研究現(xiàn)狀12-13
  • 1.3 課題的研究內(nèi)容13-14
  • 第2章 船舶運動數(shù)學(xué)模型14-33
  • 2.1 船舶運動數(shù)學(xué)方程的建立14-16
  • 2.1.1 船舶運動坐標(biāo)系14-15
  • 2.1.2 船舶運動數(shù)學(xué)方程15-16
  • 2.2 裸船體上的流體動力和力矩的計算16-21
  • 2.2.1 慣性類流體動力和力矩17
  • 2.2.2 粘性類流體動力和力矩17-21
  • 2.3 螺旋槳與舵機數(shù)學(xué)模型21-25
  • 2.3.1 螺旋槳推力及轉(zhuǎn)矩計算模型21-22
  • 2.3.2 舵力及舵機特性計算模型22-25
  • 2.4 船舶運動干擾力模型25-26
  • 2.4.1 風(fēng)的干擾力數(shù)學(xué)模型25-26
  • 2.4.2 流的干擾力數(shù)學(xué)模型26
  • 2.5 淺水域船舶運動數(shù)學(xué)模型26-28
  • 2.6 XIN SHANG HAI號的旋回試驗仿真28-32
  • 2.7 本章小結(jié)32-33
  • 第3章 船舶航向控制的研究及仿真33-45
  • 3.1 船舶航向PID控制器33-37
  • 3.1.1 PID控制原理33-34
  • 3.1.2 繼電反饋PID參數(shù)自整定原理34-37
  • 3.2 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制器37-40
  • 3.2.1 徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)37-39
  • 3.2.2 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID參數(shù)整定39-40
  • 3.3 船舶航向控制的仿真計算與分析40-44
  • 3.3.1 理想海況下的航向保持仿真研究40-42
  • 3.3.2 航速變化時的船舶航向保持仿真研究42-43
  • 3.3.3 考慮海洋干擾的船舶航向保持仿真研究43-44
  • 3.4 本章小結(jié)44-45
  • 第4章 基于虛擬現(xiàn)實技術(shù)的船舶運動控制仿真45-58
  • 4.1 虛擬現(xiàn)實技術(shù)概述45-46
  • 4.1.1 虛擬現(xiàn)實技術(shù)的概念45
  • 4.1.2 虛擬現(xiàn)實技術(shù)的特點45-46
  • 4.2 虛擬現(xiàn)實仿真軟件46-48
  • 4.2.1 三維建模工具MultiGen Creator46-47
  • 4.2.2 視景仿真軟件Vega47-48
  • 4.3 基于Vega的虛擬現(xiàn)實仿真的實現(xiàn)48-53
  • 4.3.1 Vega應(yīng)用程序創(chuàng)建過程48
  • 4.3.2 Vega視景仿真的初始化設(shè)置48-49
  • 4.3.3 Vega海洋模塊49-51
  • 4.3.4 基于MFC的Vega應(yīng)用程序51-53
  • 4.4 船舶運動虛擬現(xiàn)實仿真系統(tǒng)53-57
  • 4.4.1 仿真系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)53-54
  • 4.4.2 系統(tǒng)的仿真試驗54-57
  • 4.5 本章小結(jié)57-58
  • 結(jié)論與展望58-60
  • 參考文獻60-63
  • 致謝63

【引證文獻】

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 李志雄;大型船舶推進系統(tǒng)的動力學(xué)建模與狀態(tài)監(jiān)測方法研究[D];武漢理工大學(xué);2013年


  本文關(guān)鍵詞:船舶運動控制及其虛擬現(xiàn)實仿真的研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號:297949

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