基于并行遗传混沌方法的UUV性能综合优化分析

从船舶快速性、操纵性和能源系统等角度出发,建立分析UUV性能的综合优化数学模型;基于遗传算法、混沌算法、分层并行思想,构造一种分层并行遗传混沌方法,并将该方法应用于求解此类综合优化问题。利用此方法,分析数学模型中的目标函数类型及性能指标权重对该优化计算问题的影响。计算结果表明,该分层并行遗传混沌方法能较好的解决此类优化问题,其计算结果稳定可靠、约束满足程度好、效率高。同时,目标函数类型的不同及性能指标权重的改变均对该优化问题有较大影响。该UUV性能综合优化方法提供了一种优化设计思路,综合性能指标较高。     

高速单体无人艇航行性能综合优化设计

对高速单体无人艇的航行性能进行综合优化设计分析.首先建立单体无人艇的优化数学模型;其次基于遗传算法开发了一套高速单体无人艇航行性能综合优化的计算程序;最后讨论了优化稳定代数,分析总目标函数随航速和排水量变化的曲线,探讨不同权重分配对总目标函数值的影响.通过大量计算,说明该程序稳定可靠,为高速单体无人艇初步设计提供了一个参考平台.     

普通双体无人艇艇型综合优化设计分析

本文基于一艘典型的单体试验艇(长宽比约为11∶1),在单体试验艇艇型参数基础上考虑其综合性能(快速性、操纵性)进行双体无人艇的艇型综合优化设计分析。讨论不同子目标函数的分配权重时,优化结果随着不同遗传代数的变化,根据优化计算得到了设计排水量100 t的包括低、中和高速双体无人艇的9组最优化结果。根据优化结果得到遗传算法的收敛代数,分析子目标函数关于吃水敏感度,并探讨影响操纵性性能的艇型瘦长度和艇型中纵剖面投影的关系。运用单体艇进行双体无人艇的优化设计办法可为相似的无人艇性能优化设计提供参考,得到的9组优化结果可用于今后加入更多性能指标进行优化提供对比分析。     

基于高速单体无人艇航行性能的并行优化方法

基于高速单体无人艇航行性能建立包括快速性、操纵性和耐波性的综合优化数学模型,构造混合的遗传混沌算法(GAPCA)和混沌遗传算法(PCAGA),并编制相关软件对该模型进行综合优化计算,探讨混合算法和单一算法(遗传算法(GA)和混沌算法(CA))优化性能的优劣,同时研究二次载波搜索域区间比例和区间并行次数对优化效率的影响,得到遗传混沌优化算法和混沌遗传优化算法相比单一优化算法寻优效率高,不同算法对应于不同的最佳二次区间搜索比例。     

基于遗传算法的UUV快速性和能源系统综合优化分析

水下无人航行器(UUV)的总体优化设计一般由快速性、操纵性、结构强度、能源系统等系统构成,各个系统之间耦合,综合考虑各系统间的耦合作用对于UUV的设计至关重要,本文针对UUV快速性和能源系统综合优化的问题进行研究,主要工作有:根据艇型特点选择了19个相关设计变量,构建了约束条件,综合考虑各性能指标,建立了UUV快速性和能源系统综合目标函数;利用VC++语言,编制了基于遗传算法的UUV快速性和能源系统综合优化程序,从UUV快速性和能源系统的角度选取7个较敏感的设计变量进行了敏感度分析。通过计算表明,该优化系统准确可靠,平行中体长度、回转体直径和3 kn航速航行时间对优化系统较为敏感。     

无人艇自主避障算法设计与仿真

文章针对无人艇全局路径规划航线上可能存在未知静态障碍物,影响其安全航行的问题,提出加装超声波传感器和罗盘,分别用于测量无人艇航行过程中与障碍物的距离信息和偏航角,作为无人艇运动控制器的输入。同时设计了包含岸基和船载的无人艇运动控制系统,采用模糊控制算法实现自主避障功能,依靠专家经验制定无人艇运动控制规则,依据航速和传感器探测距离设计隶属度函数,Matlab仿真路径有效避开了障碍物,得到了安全的航行路径,验证了算法有效性。     

基于改进遗传算法的新型水面无人艇性能综合优化分析

艇型的设计受到多种因素约束,各种因素常常互相矛盾,因此,若以某一个指标为主,将会减弱其他方面的性能.所以在选取艇型的各项参数时,应全面综合考虑各个参数对艇型影响程度.文中对一种新型水面无人艇的快速性、操纵性、耐波性和抗倾覆性进行综合优化计算,将水面无人艇的综合性能优化问题转化为4个子系统性能的优化问题.对4个子系统的设计变量进行耦合,并将子目标函数以一定的形式组合成总目标函数.兼顾4个性能的约束条件,构造惩罚函数,最终构造出水面无人艇的性能综合优化数学模型.文中提出3种策略改进遗传算法,通过优化数学模型接口来编制、优化软件,并进行优化计算分析.研究结果表明:成长机制改进的遗传算法具有很好的寻优性能,且成长机制中遗传因子和进化权重对寻优效果的影响最大.     

基于多学科设计优化的UUV总体组合优化方法

无人水下航行器(UUV)是多学科交叉的复杂耦合系统,采用多学科设计优化(MDO)可以大大缩短UUV研发周期,提升UUV总体性能。针对UUV的总体设计,开展模块化学科划分,建立各学科分析模型。由于UUV总体系统属于多变量高维空间,单一的优化方法并不能得到全局范围的最优解,采用序列二次规划法结合自适应模拟退火法以及序列二次规划法结合多岛遗传算法的组合优化设计方法,基于协同优化策略,开展以UUV总重量为主优化目标的多学科设计优化,并利用仿真分析对优化后的UUV结构强度与稳定性进行校验。由优化设计的结果可以看出,UUV满足各个子系统约束的前提下,有效地减小了UUV总重量。     

基于最优控制的双喷推无人艇路径跟踪方法

针对双喷推无人艇自主航行时的路径跟踪问题,采用最优控制的方法进行求解。根据双喷推无人艇的动力学特性建立双喷推无人艇三自由度运动方程,并由任务需求设定目标函数;在此基础上,根据航行实况建立约束条件,从而得到求解双喷推无人艇路径跟踪问题的数学模型。通过建立含有拉格朗日松弛项的哈密顿函数,将带有复杂约束的优化问题转化为无约束优化问题,采用粒子群优化算法求解最优拉格朗日乘子,并将其代入哈密顿函数;采用广义梯度下降法对数学模型进行求解,得到最优的喷泵电机转速,从而实现对双喷推无人艇的路径跟踪控制。设计实船试验验证方法的有效性,双喷推无人艇路径跟踪试验结果表明,双喷推无人艇实测的轨迹与设定轨迹的最大偏差不超过3m,该方法具有可行性和实用性。     

多UUV搜索海底声信标任务规划方法

[目的]为了提高特定海域内多水下无人航行器(UUV)执行海底声信标搜索任务时的搜索性能,需增加对目标的搜索概率。[方法]首先,给出各UUV所载被动声呐的搜索能力指标函数,采用蒙特卡罗方法模拟海底声信标的坐标位置,并在任务区域建立搜索能力函数,从而得到本次优化任务的优化目标;然后,根据UUV实际执行任务时的队形要求建立本次优化的约束条件,整合得到基于海底声信标搜索概率最大化的多UUV队形优化模型,并使多UUV按照此队形完成指定区域的声信标搜索工作;最后,采用遗传算法对优化模型进行参数优化,通过设定合理的目标函数以及改进传统的遗传算子使目标函数的值达到设定标准,随之取出相应的参数完成值的选择。[结果]将求解出的优化队形与传统优化队形进行对比发现,求解出的优化队形具有更高的发现海底信标的平均概率。[结论]该方法能够有效提升多UUV对海底声信标的搜索性能,并给出合理的队形优化方案。     

潜水器多学科设计中的多目标协同优化方法

针对潜水器设计中涉及多个学科的耦合以及数据信息量大、数据关系复杂的问题,文章介绍了一种新的多目标协同优化算法.该方法将Pareto遗传算法(PGA)引入协同优化框架,二者的有机结合充分发挥各自的优势,该方法利用协同方法的分解协调机制将复杂系统的设计问题分解为一个系统级优化问题和几个学科级优化问题.采用PGA作为系统级优化器,不仅可以得到能够反映多目标优化问题实质的、客观的Pareto解集,而且,由于PGA是无需梯度信息的直接搜索算法,从而从根本上消除了协同优化由系统层一致性约束条件引起的收敛困难问题.在PGA与协同优化框架结合的过程中,采用目标函数的归一化处理、分级罚函数法、浮点数编码、群体分级和Paveto解集过滤器等技术提高算法的计算效率和可靠性,并通过一个数学算例和一个载人潜水器的例子证明了多目标协同优化算法的有效性.     

集装箱船主尺度全局最优化的混沌算法

提出了应用混沌优化方法（Chaos Optimization Algorithm,COA)进行集装箱船船型主尺度要素全局优化的新策略。混沌优化方法利用混沌变量的随机性、规律性、遍历性寻优，能够克服经典优化方法如直接法、梯度法、Hessian法等方法容易陷入局部极小点的不足，方法简单、快速、易于掌握，其效率比一些目前广泛应用的随机优化方法如模拟退火法（SAA）、遗传算法（GA）等高得多。实际算例的结果证实了混沌优化方法用于集装箱船船型优化的有效性。     

翼滑艇快速性、操纵性及结构特性综合优化方法研究

针对翼滑艇的快速性、操纵性和结构特性,提出了一种离线的智能控制优化方法,建立了翼滑艇快速性、操纵性和结构特性综合优化的数学模型,以MATLAB为工作平台,确立了综合优化目标函数,利用遗传算法编制了翼滑艇快速性、操纵性和结构特性综合优化计算程序,并对某翼滑艇的综合性能进行优化计算。     

基于海浪干扰滤波器的UUV近水面深度控制

针对UUV在近水面航行过程中海浪波动对深度计测量造成较大干扰进而影响深度控制效果的问题,设计一种带有海浪干扰滤波器的UUV深度控制方法。分析UUV海试中深度控制性能,选取合适的参数设计海浪干扰滤波器并验证了其滤波效果。考虑到PID控制器参数选择难的问题,采用遗传算法对其控制参数实现在线自整定。最后将实时海浪加入到UUV深度控制系统进行仿真实验,并将仿真结果与海试数据对比,结果表明本文提出的方法可有效的抑制海浪干扰,改善UUV近水面深度控制效果,具有一定的工程实际意义。     

基于最小偏差法的集装箱船船型优化

根据最小偏差法原理，建立了西江中小型集装箱船主要要素的多目标优化数学模型，运用遗传算法对该模型进行多目标优化。算例结果表明所建立的模型可行，能找到全局最优解，并在最优解基础上设计了实船。     

基于多目标遗传算法的船舶修理计划优化研究

针对船舶修理工作中的计划任务分配问题,提出了基于多目标遗传算法的船舶修理计划优化的方法。将修理经费和时间作为两个追求的目标函数,采用改进的非支配解排序的多目标进化算法（NSGA II）对优化模型进行了求解,得到了任务分配的Pareto优化解。这种方法能够比通常的加权和方法得到更多的计划方案,能够给任务制订者更多的选择。文中计算了一个维修任务分配例子,并且和通常单目标优化结果进行了比较,表明了该方法的有效性和实用性。     

基于遗传算法的舰船舱段可靠性优化设计

遗传算法在引入动态自适应策略和"免疫算子"之后,其收敛效率有了较大的提高。对于以可靠性作为约束的随机结构系统优化问题,以罚函数法为基础,构造了有效的约束与目标函数向适应值函数的映射公式。建立合理的安全余量,采用随机有限元法处理结构分析中所涉及的有关参量的随机性,计算结构响应和敏度分析,并进行系统的可靠性计算。通过两种算法的结合,利用自适应免疫遗传算法、随机有限元法及可靠性的基本理论,建立了一套完整的基于遗传算法与随机有限元的结构系统可靠性优化设计方法。对舰船舱段结构梁系截面的优化计算结果表明,算法对多随机因素结构系统的可靠性优化具有良好的收敛效果。     

无人水下航行器自航出管可行性浅析

通过鱼雷发射管进行布放回收是潜艇使用无人水下航行器（uuv）的最佳方式之一,而UUV自航出管是否具有可行性是首要问题。首先,根据潜艇发射自航鱼雷的技术要求来建立UUV自航运动方程和边界条件,并通过计算分析求得UUV自航出管所需满足的条件。随后,在鱼雷内弹道仿真研究的基础上,建立UUV在鱼雷发射管内运动的数学模型,并对其受力和速度进行实时仿真。最后,将仿真结果与UUV自航出管条件进行对比分析。结果表明：UUV自航出管的可行性与其重力浮力差、最低出管速度及出管时的潜艇航速相关。因此,可通过设定恰当的性能参数来实现UUV自航出管的可行性。     

水下传感器网络覆盖优化算法

针对水下传感器网络随机部署时节点分布不均匀、网络覆盖率不高问题,提出一种基于改进全局人工鱼群算法的网络覆盖优化算法。优化算法以覆盖率为目标函数自适应调整人工鱼移动步长,同时在向最优人工鱼靠拢过程中引入权重系数,提高算法寻优精度和收敛速度。实验结果表明,与遗传算法和鱼群算法相比较,该改进算法优化了网络覆盖率,加快了算法收敛速度,提升了网络性能。     

基于区间分析方法的船舶不确定稳健设计优化

实际船舶优化设计中,大量不确定因素的存在可能会导致船舶性能达不到预定的设计目标。因此为了保证船型方案的可行性,本文将区间分析方法应用到不确定稳健设计优化中,以一条散货船的概念设计为例,针对单个不确定变量存在和多个不确定变量共同存在的情况,分别进行研究,以单位运输成本的中值和半径最小为目标,采用双层嵌套优化体系,内层采用多岛遗传算法求解目标函数的区间,外层采用NSGA-II算法来优化目标函数,从而保证船舶的稳健性。