翼滑艇智能推进系统建模及仿真研究

基于MATLAB平台对翼滑艇可调桨模糊控制的仿真研究,建立了智能推进系统的数学模型及运动仿真模型,编制了仿真软件.在一定初始航速、初始转速、初始螺距及不同环境干扰值的条件下,对翼滑艇智能推进运动进行了系列仿真计算分析,得到的翼滑艇速度控制的稳定时间、超调量及抗干扰能力等参数表明翼滑艇达到较理想的推进运动控制效果.     

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。     

可调桨三体船智能推进系统控制参数组合优化研究

以可调螺距螺旋桨作为三体船的推进器，对三体船智能推进系统进行数学建模。从快速性、航速控制两个方面分别进行了综合分析．建立了优化数学模型。以VC 为平台，以遗传算法作为优化方法，编制了三体船智能推进系统控制参数初步综合优化设计的计算程序；给出了算例，计算结果表明该算法是有效且可行的。     

基于改进的混沌优化的翼滑艇推进系统仿真

通过Matlab平台建立翼滑艇推进系统的数学仿真模型,将翼滑艇的快速性指标和经济性指标的加权形式作为推进系统优化目标,并以Simulink进行实时仿真分析。首先,运用改进的混沌优化算法对模糊控制系统进行优化,求解最小控制目标值,然后对转速控制和螺距控制的控制器参数进行优化,并通过模糊控制器对不同工况下主机转速和可调桨螺距进行控制。最后,对比分析了常规模糊控制器与混沌算法优化后的模糊控制器之间的差别。结果表明,优化后的推进系统在进行航速控制时不仅超调量小,而且稳定性好,该优化方法有效可行。     

可调桨三体船智能推进系统控制参数组合优化研究

以可调螺距螺旋桨作为三体船的推进器,对三体船智能推进系统进行数学建模.从快速性、航速控制两个方面分别进行了综合分析,建立了优化数学模型.以VC++为平台,以遗传算法作为优化方法,编制了三体船智能推进系统控制参数初步综合优化设计的计算程序;给出了算例,计算结果表明该算法是有效且可行的.     

可调桨水翼艇智能推进系统初步综合优化设计研究

从快速性、航速控制和动力系统3个方面分别进行了综合分析,建立了水翼艇智能推进系统的数学模型.然后在VC++平台上,以遗传算法作为优化方法,编制了水翼艇智能推进系统初步综合优化设计的计算程序,同时给出了算例.计算结果表明该算法对于本文提出的水翼艇智能推进系统的数学模型的优化是有效且可行的.     

可调桨水翼艇智能推进系统初步综合优化设计研究

从快速性、航速控制和动力系统3个方面分别进行了综合分析，建立了水翼艇智能推进系统的数学模型。然后在VC 平台上，以遗传算法作为优化方法，编制了水翼艇智能推进系统初步综合优化设计的计算程序，同时给出了算例。计算结果表明该算法对于本文提出的水翼艇智能推进系统的数学模型的优化是有效且可行的。     

高速船推进性能优化设计

以三种典型的高速船(高速单体船、翼滑艇和穿浪艇)为例,建立了其推进(普通螺旋桨、可调螺距螺旋桨及喷水推进)系统及智能控制的数学模型,并在Matlab/Simulink上实现仿真;建立了推进系统的优化数学模型,编制了优化算法(混沌算法、遗传算法和粒子群算法)程序,实现了智能推进系统的优化设计;最后,运用Matlab/GUIDE进行界面设计,编制了高速船智能推进系统仿真与优化软件,实现了良好的人机互动.计算结果表明,该软件能在高速船初步设计时为自动控制的推进系统综合分析提供一种新的稳定可靠的软件平台.     

喷水推进的穿浪艇智能推进系统初步优化研究

本文选用喷水推进器作为穿浪艇的推进系统。从快速性、主机油耗以及航速控制三方面考虑,建立了基于喷水推进的穿浪艇推进系统综合优化设计数学模型。在VC 的平台上,运用遗传算法,编写了计算程序。算例计算结果表明,该算法有效可行。     

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。     

基于在线仿真的穿浪船推进智能控制及系统优化研究

为了增加优化过程的实时性,本文提出了一种基于在线仿真的穿浪船可调桨推进智能控制及其系统优化方法。首先建立了可调桨推进的数学模型,再以MATLAB为平台,使用其仿真软件Simulink建立了仿真模型,又使用查表模糊控制器实现了对穿浪船可调桨推进的智能控制。然后,建立了系统优化的数学模型。基于仿真模型,应用MATLAB的遗传算法工具箱GAOT实现了该系统的优化设计。最后给出了算例。计算结果表明:仿真和优化的准确性和可靠性都较好,该方法是有效且可行的。     

基于混合遗传算法的无人船自动航向控制方法

本文针对无人船航向控制提出了基于模糊及遗传算法的控制策略。考虑无人船航向控制，以及无人船航向控制具有强非线性和不确定性，本文将智能策略和常规策略作为无人船航向的舵角控制作为主要控制框架。通过导引律计算期望的角度，并根据自主船的无人船航向控制动态模型进行分析。该模型考虑了舵和船舶推进系统的物理阈值，提出了一种适用于不同无人船航向控制的自适应控制算法，借助增益调度方法(GS)，利用PID控制器和遗传算法(GA)对不同的操作点进行全流程的(GS-PID-GA)混合优化。通过真实数据比例缩小进行模型实验并与传统控制方法进行比较，验证了所提出的控制方法的有效性。     

水翼艇可调桨推进智能控制仿真研究

以MATLAB6．5为工作平台,设计了基于模糊逻辑工具箱的模糊控制器,编制了变尺度混沌算法的优化程序,建立了水翼艇可调桨推进的数学模型和仿真模型;通过对模糊控制器系数优化,并将优化后的系数代入仿真模型中,进行大量的实时仿真,仿真结果表明：无论是从超调量方面还是从稳定性方面,变尺度混沌优化模糊控制器都有很好的控制效果．     

多目标进化算法在船舶设计中的应用

针对船舶概念设计阶段船型参数优化问题,根据快速性、操纵性、舱容衡准及基于经验公式建立船舶优化数学模型,采用改进的非支配解排序的多目标进化算法（NSGA-Ⅱ）,以推进系统总效率、舰船经验系数、相对回转直径及船舶造价4个参数为优化目标,选取若干设计变量,对50 000 DWT油船进行多目标优化.数值算例表明,改进的非支配解排序的多目标进化算法能够有效、客观地选择合理的船舶主尺度参数.     

两种优化算法在螺旋桨优化设计中的应用与比较

为了获取合理且高效的船用螺旋桨,把数值优化算法引用到螺旋桨剖面设计中来。设计过程中以遗传算法和模拟退火算法为优化算法,以提高敞水效率为优化目标,通过优化算法的操作产生新翼型剖面,并结合面元法水动力性能预报程序进行原型桨与设计桨的水动力性能预报。由结果分析可知:结合优化算法的螺旋桨设计是可行的,且在算例中各算法的设置条件下,模拟退火算法无论在优化效果上还是在优化效率上都比遗传算法表现卓越。     

A simulation optimization approach for solving the dual-cycling problem in container terminals

Dual cycling is an operation technique whereby quay cranes perform loading and unloading operations simultaneously in the same ship bay. In this article, a mixed-integer programming model for quay crane dual-cycling scheduling is developed. The model considers the stowage plan of outbound containers and the operation sequence of quay cranes. To solve the model, a heuristic method, called bi-level genetic algorithm, is designed. Meanwhile, a simulation optimization method integrating the intelligent decision mechanism of the optimization algorithm and evaluation function of simulation model is proposed. Numerical experiments indicate that dual cycling can reduce the operation time of quay cranes compared to the method of scheduling loading and unloading separately. Moreover, the model and algorithms developed in this article can tackle quay crane dual-cycling problem efficiently.     

支持向量机在船舶电力推进系统故障诊断中的应用

针对人工神经网络收敛速度慢、容易陷入局部最优解等不足,本文采用支持向量机技术建立船舶电力推进故障诊断系统。确定支持向量机的核函数和分类方法,结合训练样本,采用基于网格搜索的K重交叉验证法进行核函数的参数优化,从而得到支持向量机故障诊断模型。利用支持向量机工具箱函数,在MATLAB中进行故障诊断模型的仿真计算,结果表明基于支持向量机所建立的故障诊断模型有较强的诊断准确性和泛化推广能力,从而提高船舶的安全性。     

绿色能源双体无人艇艇型综合优化分析

为了实现绿色能源双体无人艇的艇型最优设计,本文对艇型设计的多目标策略和智能优化算法进行研究。首先综合考虑太阳能和风帆以及快速性、操纵性、耐波性和抗倾覆性四大性能对艇型设计的影响,建立综合优化数学模型;然后基于遗传算法改编的综合优化设计软件确定总目标函数最优情况下的遗传次数、种群规模、变异概率和交叉概率;最后采用外部分层策略对遗传算法结合粒子群和混沌算法,进行了混合算法的比较分析。结果表明,相比于单一遗传算法,混合算法的优化效果更好,且在不同载波概率情况下,遗传算法+粒子群算法的优化效果均为最佳,外部分层策略可以有效提高寻优效果。     

基于模型的船用柴油机多目标优化

在船用发动机第一阶段排放法规将要实施的情况下,为兼顾发动机的经济性和排放性,采用基于模型的多目标优化标定方法对船用发动机进行优化。根据排放法规的要求并结合船用发动机的推进特性和工况点,采用混合试验设计(Do E)设计试验工况点,在发动机台架上收集发动机试验数据,通过对试验数据进行分析建立优化标定模型,以经济性最好及满足氮氧化物(NOX)和碳氢化合物(HC)排放要求为目标,以其他排放物和排温为约束条件,应用基于Pareto概念的遗传算法进行优化求解。验证结果表明:法规排放点满足船用发动机一阶段排放法规的要求,氮氧化物(NOX)和碳氢化合物(HC)排放、油耗分别比原机降低12.34%、3.65%,一氧化碳(CO)和颗粒物(PM)排放分别比原机降低33.29%、13.21%;推进特性下工况点得到了较好的优化效果。