本文關鍵詞：無人艇布局優(yōu)化方法研究與探索，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：海上高速無人艇具有十分重要的軍事價值，，能夠完成監(jiān)視、情報收集、偵察、武、掃雷、裝保護反潛和精確打擊的任務。然而無人艇在執(zhí)行任務時的可能會應對惡劣的海況、多變的運動狀態(tài)，對自主控制的無人艇而言，其安全性能存在巨大挑戰(zhàn)。提高穩(wěn)性性能，避免海上無人艇高航速狀態(tài)下的傾覆，是其他功能得以實施的重要保證。而當無人艇意外傾覆后，使其在有限的外界干擾或主動措施作用下恢復到正浮狀態(tài)，直接關系到無人艇的生命力和戰(zhàn)斗力。本文從總體布局優(yōu)化的角度研究了無人艇外形特征和布局方案對于其抗傾覆性能和浮態(tài)自恢復性能的的影響，主要工作有： 1對于粒子群算法的改進方法進行了研究，從參數(shù)改進和社會關系鄰域改進兩個方面對于基本粒子群算法進行改進，將改進之后的粒子群算法應用于四個典型的多目標優(yōu)化問題，效果良好，驗證該算法的可行性； 2使用了最小功原理計算無人艇穩(wěn)性和使用MAXSURF軟件計算無人艇穩(wěn)性兩種方法，對于兩種方法的計算效果、實施的簡便程度及對于后繼程序的計算影響進行了對比和分析，確定了使用MAXSURF軟件計算無人艇穩(wěn)性的方法； 3使用外部特征參數(shù)化的方法提取出無人艇重要的外部特征，構造無人艇穩(wěn)性預報的樣本數(shù)據(jù)，使用HYDROMAX這一種簡便的方法求解多種狀態(tài)下無人艇的靜水穩(wěn)性，并使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡和GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡兩種方法預報靜水穩(wěn)性，對于兩種預報方法的預報效果和預報穩(wěn)定性進行了比較，選取了非線性擬合效果較好的GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡作為預報方法； 4解決了基于抗傾覆性能與浮態(tài)恢復性能的無人艇布局優(yōu)化問題，針對無人艇布局的特點，研究了縱向函數(shù)法的思想，并構造了無人艇的外形特征，為布局優(yōu)化問題的幾何條件約束提供了可靠的數(shù)學表達，使用改進的多目標粒子群算法求解無人艇布局優(yōu)化問題，得到了優(yōu)化之后的布局方案，證明了論文中方法的可行性； 5設計并進行了無人艇高速橫傾直航試驗，通過對無人艇模型航行姿態(tài)、穩(wěn)性的測量，調(diào)整、確定無人艇部分參數(shù)。對于無人艇的橫傾直航試驗進行數(shù)值模擬，為總體布局優(yōu)化的進一步探索提供依據(jù)。
【關鍵詞】：無人艇 穩(wěn)性 布局優(yōu)化 PSO MAXSURF 神經(jīng)網(wǎng)絡預報
【學位授予單位】：哈爾濱工程大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：U662
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-18
• 1.1 研究背景10-12
• 1.2 該領域研究現(xiàn)狀12-15
• 1.2.1 船舶靜水穩(wěn)性性能研究12-13
• 1.2.2 船舶浮態(tài)恢復性能研究13-14
• 1.2.3 船舶布局優(yōu)化方法研究14-15
• 1.3 論文技術路線15-18
• 第2章 多目標粒子群算法的改進研究18-30
• 2.1 多目標優(yōu)化問題18-20
• 2.2 基本粒子群優(yōu)化算法20-22
• 2.2.1 基本原理20-21
• 2.2.2 粒子群優(yōu)化算法流程21-22
• 2.3 多目標 PSO 算法22-23
• 2.4 粒子群算法的改進研究23-26
• 2.4.1 參數(shù)改進24-25
• 2.4.2 社會關系鄰域改進25-26
• 2.5 算法驗證26-29
• 2.6 本章小結29-30
• 第3章 無人艇的靜水穩(wěn)性計算30-46
• 3.1 計算大傾角穩(wěn)性的基本方法30
• 3.2 最小功原理求解大傾角穩(wěn)性30-40
• 3.2.1 無人艇浮性狀態(tài)研究30-33
• 3.2.2 浮心求解的二次開發(fā)實現(xiàn)33-35
• 3.2.3 自由浮態(tài)數(shù)學模型與求解35-37
• 3.2.4 最小功原理求解靜水穩(wěn)性37-40
• 3.3 基于 MAXSURF 求解無人艇穩(wěn)性40-43
• 3.3.1 MAXSURF 建模40-41
• 3.3.2 HYDROMAX 求解穩(wěn)性41-43
• 3.4 穩(wěn)性求解方法比較43-44
• 3.5 本章小結44-46
• 第4章 無人艇參數(shù)化建模與性能預報46-60
• 4.1 無人艇參數(shù)化建模46-50
• 4.1.1 多項式擬合參數(shù)化46-50
• 4.1.2 參數(shù)化建模50
• 4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡預報無人艇穩(wěn)性50-59
• 4.2.1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡預報無人艇穩(wěn)性51-56
• 4.2.2 GRNN 神經(jīng)網(wǎng)絡預報無人艇穩(wěn)性56-58
• 4.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡預報方法比較58-59
• 4.3 本章小結59-60
• 第5章 無人艇布局優(yōu)化方法60-72
• 5.1 無人艇布局優(yōu)化的數(shù)學模型60-67
• 5.1.1 設計變量60-62
• 5.1.2 目標函數(shù)62-63
• 5.1.3 約束條件63-67
• 5.2 無人艇最優(yōu)布局方案求解67-70
• 5.3 本章小結70-72
• 第6章 無人艇動穩(wěn)性試驗與數(shù)值模擬72-84
• 6.1 試驗方案72-75
• 6.2 試驗結果的數(shù)值模擬75-83
• 6.2.1 計算模型76
• 6.2.2 計算域的選取及邊界條件的設置76
• 6.2.3 網(wǎng)格的劃分76-77
• 6.2.4 數(shù)值模擬結果77-83
• 6.3 本章小結83-84
• 結論84-86
• 參考文獻86-89
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文和取得的科研成果89-90
• 致謝90-91
• 附錄91-93

【引證文獻】

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 李敬陽;無人操縱帆船抗橫傾系統(tǒng)的實驗研究[D];大連海事大學;2013年

  本文關鍵詞：無人艇布局優(yōu)化方法研究與探索，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：366989