本文關(guān)鍵詞：耙吸挖泥船疏浚性能在線優(yōu)化控制策略研究

  更多相關(guān)文章： 耙吸式挖泥船 疏浚模型 粒子濾波 遺傳算法 優(yōu)化策略 綠色船舶

【摘要】：近年來,我國的疏浚產(chǎn)業(yè)已取得蓬勃發(fā)展。其業(yè)務(wù)領(lǐng)域已由單純的港口航道浚深拓寬不斷向相關(guān)產(chǎn)業(yè)和領(lǐng)域延伸,如:圍海圍灘造地、海洋海岸工程建設(shè)、水利與防洪項(xiàng)目、環(huán)境保護(hù)改善、人工島建設(shè)等。面臨廣闊的疏浚市場(chǎng),我國的疏浚裝備數(shù)量也成倍增長(zhǎng),但目前疏浚裝備效率不高是制約疏浚能力進(jìn)一步提升的關(guān)鍵因素,因此提升挖泥船疏浚效率,實(shí)現(xiàn)挖泥船高效疏浚、智能疏浚是當(dāng)下研究的重要課題。本文以耙吸挖泥船為研究對(duì)象,開展耙吸挖泥船疏浚機(jī)理研究,對(duì)疏浚過程進(jìn)行動(dòng)態(tài)建模,并利用實(shí)船數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證與校準(zhǔn),然后運(yùn)用遺傳算法與模式搜索等算法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì),同時(shí)研究了粒子濾波算法在疏浚性能優(yōu)化中的具體應(yīng)用。最后提出綠色船舶與綠色疏浚的相關(guān)概念,并針對(duì)能耗最優(yōu)這一目標(biāo)進(jìn)行相關(guān)研究,提出最佳控制策略。具體工作如下:首先,本文對(duì)耙頭挖掘過程機(jī)理進(jìn)行了充分分析,建立了耙頭吸入流量的數(shù)學(xué)模型和耙頭吸入密度的黑箱模型。同時(shí)通過粒子濾波算法建立預(yù)測(cè)模型來預(yù)測(cè)耙頭吸入密度,并且使用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性。其次,對(duì)裝艙過程進(jìn)行了深入分析,介紹了三種模型來描述沉積過程,并使用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)三種模型的準(zhǔn)確度進(jìn)行了驗(yàn)證,比較選出效果最優(yōu)的模型。運(yùn)用遺傳算法和模式搜索對(duì)模型中與土壤相關(guān)的參數(shù)進(jìn)行估算,估算結(jié)果利用裝艙質(zhì)量進(jìn)行驗(yàn)證。與此同時(shí),針對(duì)沉積過程運(yùn)用粒子濾波算法得出溢流量和溢流密度的估算值。最后,從“綠色船舶”的理念出發(fā),給出最佳疏浚停止時(shí)間的確定方案。本文中給出了三種方案,其中重點(diǎn)考慮第三種,以工作日產(chǎn)量最大化為目標(biāo)的疏浚停止時(shí)間確定方案。考慮“綠色標(biāo)準(zhǔn)”的現(xiàn)代挖泥船控制策略將成為一個(gè)新的研究方向。
【關(guān)鍵詞】：耙吸式挖泥船 疏浚模型 粒子濾波 遺傳算法 優(yōu)化策略 綠色船舶
【學(xué)位授予單位】：江蘇科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U616.21
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-14
• 第1章 緒論14-20
• 1.1 課題研究的背景、目的及意義14-16
• 1.1.1 課題研究的背景14-15
• 1.1.2 課題研究的目的及意義15-16
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)16-17
• 1.2.1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀16-17
• 1.2.2 課題發(fā)展趨勢(shì)17
• 1.3 課題研究的內(nèi)容與文章結(jié)構(gòu)17-20
• 1.3.1 課題研究?jī)?nèi)容17-18
• 1.3.2 研究方法18-19
• 1.3.3 文章結(jié)構(gòu)19-20
• 第2章 耙吸挖泥船疏浚機(jī)理分析與建模20-40
• 2.1 引言20
• 2.2 自航耙吸挖泥船主要設(shè)備簡(jiǎn)介20-22
• 2.2.1 耙頭20-21
• 2.2.2 泥泵21
• 2.2.3 吸管21
• 2.2.4 泥艙21
• 2.2.5 溢流堰21-22
• 2.3 耙頭疏浚機(jī)理分析與建模22-28
• 2.3.1 概述22
• 2.3.2 切削過程22-25
• 2.3.3 高壓沖水過程25
• 2.3.4 耙頭吸入流量分析25-26
• 2.3.5 黑箱模型26-27
• 2.3.6 耙頭對(duì)地角度27-28
• 2.4 裝艙過程分析及模型28-36
• 2.4.1 概述28-30
• 2.4.2 溢流流量30
• 2.4.3 溢流密度30-36
• 2.5 數(shù)據(jù)驗(yàn)證與結(jié)果分析36-39
• 2.6 本章小結(jié)39-40
• 第3章 疏浚模型中的參數(shù)優(yōu)化40-52
• 3.1 引言40
• 3.2 遺傳算法用于估計(jì)模型參數(shù)40-46
• 3.2.1 遺傳算法簡(jiǎn)介40-42
• 3.2.2 遺傳算法與疏浚模型的結(jié)合42-44
• 3.2.3 價(jià)值函數(shù)44
• 3.2.4 遺傳算法在參數(shù)估計(jì)中的實(shí)現(xiàn)44-46
• 3.3 模式搜索算法46-47
• 3.4 仿真結(jié)果分析47-50
• 3.5 本章小結(jié)50-52
• 第4章 粒子濾波在疏浚狀態(tài)量估計(jì)中的應(yīng)用52-72
• 4.1 引言52
• 4.2 粒子濾波基本理論52-59
• 4.2.1 粒子濾波的起源52-53
• 4.2.2 常用的預(yù)測(cè)濾波算法53-54
• 4.2.3 遞推貝葉斯估計(jì)54-56
• 4.2.4 蒙特卡洛分析56
• 4.2.5 粒子濾波基本算法56
• 4.2.6 順序重要性采樣算法SIS56-57
• 4.2.7 粒子退化現(xiàn)象57-58
• 4.2.8 選取好的重要性密度函數(shù)58-59
• 4.2.9 采樣重要性重采樣算法SIR59
• 4.3 粒子濾波實(shí)現(xiàn)步驟59-60
• 4.4 粒子濾波的預(yù)測(cè)模型60-62
• 4.5 粒子濾波用于估算溢流密度、溢流量62-64
• 4.5.1 狀態(tài)空間模型的建立62-63
• 4.5.2 粒子濾波器的實(shí)現(xiàn)63-64
• 4.6 耙頭模型預(yù)估結(jié)果分析64-67
• 4.6.1 施工工況64-65
• 4.6.2 進(jìn)艙密度預(yù)測(cè)65-67
• 4.6.3 預(yù)測(cè)模型性能的量化67
• 4.7 溢流密度、溢流量預(yù)估結(jié)果分析67-70
• 4.8 本章小結(jié)70-72
• 第5章 優(yōu)化控制策略分析72-79
• 5.1 引言72
• 5.2 綠色船舶72-73
• 5.2.1 綠色標(biāo)準(zhǔn)73
• 5.2.2 綠色疏浚73
• 5.3 優(yōu)化目標(biāo)73-75
• 5.4 疏浚最佳停止時(shí)間方案75-78
• 5.5 本章小結(jié)78-79
• 總結(jié)與展望79-81
• 參考文獻(xiàn)81-85
• 攻讀碩士期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文85-87
• 致謝87

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