基于粒子群优化算法的船舶电力系统脆性分析

为了提高船舶电力系统稳定性,提出基于粒子群优化算法的船舶电力系统脆性分析方法,构建船舶电力系统的稳定性控制约束参量模型,以电机模型参数为控制对象,通过船舶电力系统电机的转速信息和电磁转矩信息进行船舶电力系统脆性特征分析,采用PI控制算法进行船舶电力系统的输出稳定性控制,建立船舶电力系统的反馈动态补偿稳定性控制模型,结合粒子群优化算法进行船舶电力系统稳定性控制的参量自适应调节,实现船舶电力系统脆性预测和稳定性控制。仿真结果表明,采用该方法进行船舶电力系统脆性分析的准确性较好,控制稳定性较强,提高了船舶电力系统的输出鲁棒性。     

大型船舶分布式低压配电系统设计

为了提高大型船舶分布式低压配电的输出功率和配电效率,提出一种基于分散DSP控制的大型船舶分布式低压配电系统设计方法,采用T型等效电路模型进行低压配电系统的电路拓扑结构分析,计算配电系统的输出功率、传输效率与线圈阻抗和负载之间的关系,进行配电系统约束参量的优化解算。根据配电系统控制约束参量解算结果,采用DSP作为处理器核心单元进行系统的硬件设计,采用分散节能控制方法进行配电系统的传输功率增益控制,实现对系统的功率放大模块、控制模块以及阻抗匹配模块等功能模块的优化设计。系统测试结果表明,设计的大型船舶分布式低压配电系统具有很好的低压配电控制性能,输出的功率增益和传输效率较高。     

粒子群算法在船舶电网系统中的应用

介绍粒子群算法的原理,并根据算法中的问题,改进粒子群算法,将自适应粒子群优化算法应用于船舶电网系统中。对自适应粒子群优化算法中的参数进行调整和变异,增强了种群全局寻优的速度和精度。最后将此算法应用于船舶电网系统的无功优化中,并通过对比实验说明本文所采用的算法在稳定系统电压方面效果明显。     

基于粒子群优化算法的船舶机舱布置优化

船舶机舱布置的优化设计是现代船舶设计的重要研究领域,一个合理的机舱布置不仅能满足整体的空间需求,同时还能提升船舶动力系统性能。船舶机舱布置的优化是一个多条件约束问题,随着现代船舶结构复杂度增加,传统CAD交互式设计方法已经不能满足现代机舱布置优化性能要求。粒子群优化算法是一种基于遗传算法的智能优化算法,能够对多边界条件进行模拟,算法复杂度较低。本文设计了基于粒子群优化算法的船舶机舱布置的优化系统,并进行仿真。     

基于遗传算法的舰船发电系统电路优化研究

传统舰船发电系统电路存在发电调度参数控制误差较大,电能控制响应时间过长的问题。针对问题电路,提出遗传算法的舰船发电系统电路优化研究。首先,对电力系统电路约束控制参量进行分析计算,根据计算参量对发电系统电路进行电力负荷的控制空间重组,通过遗传算法对重组空间电路进行控制目标函数计算,完成对电力系统电路控制目标的精准度优化。最后,通过仿真实验对提出优化效果进行可行性验证。     

基于粒子群优化算法的水下航行器深度控制研究

提出了一种基于粒子群优化算法的水下航行器深度控制器参数优化设计方法。针对水下航行器运动参数变化的特性,采用粒子群优化算法收敛速度快、寻优特性好等特点,将其应用到控制器参数的优化设计中。仿真结果表明,利用粒子群优化算法进行优化设计的水下航行器深度控制器具有良好的控制性能。     

水下航行器动力系统装配质量量化评估及优化

水下航行器电动力系统的装配质量优化问题是一个包含多变量和多约束的多目标优化问题,为了提高水下航行器动力系统装配质量,提出一种基于粒子群进化寻优的装配质量量化评估及优化方法。分析水下航行器动力系统的结构组成,并对电磁力、功率损耗和效率等相关参数解算。以水下航行器电动力系统的材料成本、装配效率、功率损耗、性能以及体积/重量等参量为约束指标,采用支持向量机模型进行动力系统装配质量指标参数自适应量化特征分解,构建装配质量优化的控制目标函数,采用粒子群进化寻优方法进行目标函数的最优解求解,提高了整个水下航行器动力系统装配质量评估和全局稳定性。仿真结果表明,采用该方法进行水下航行器动力系统装配质量量化评估的准确性较高,全局收敛性较好,实现状态过程质量优化预测,改善了系统装配质量。     

基于FPSO的船舶柴油发电机励磁系统控制

针对大功率船舶柴油发电机工况的复杂性、时变性以及非线性等特性,以及船舶运行负载的变化对发电机励磁系统的影响,借鉴粒子群优化算法能够很好地适应复杂系统参数的寻优的特性以及模糊控制对参数优化的精确性,使用粒子群优化算法对控制器的PID参数进行优化,再使用模糊PID算法以误差和误差变化率作为输入,PID参数的增量作为输出对粒子群优化算法优化出来的PID参数进行修正,构成船舶发电机模糊-粒子群优化(FPSO)励磁控制系统控制器。在Matlab/Simuink环境下进行了额定负载、增加50%额定负载和三相故障等工况的仿真实验。实验表明,端电压经过短暂的波动后能够快速的回归稳定,证明该方法能够很好地适应工况的改变。     

人工智能算法的舰船路径规划

为了实现对舰船航行的智能调度,需要进行舰船路径规划设计,提出一种基于人工粒子群智能算法的舰船路径规划方法。构建舰船航行路径分布的网格结构模型,将舰船航行区域内的各个对象表达为人工粒子群个体,采用四元素的扩展卡尔曼滤波方法构造舰船航行路径规划的约束参量模型。构造舰船航行路径规划的控制目标函数,以舰船动态性能和稳态性能为优化目标,采用人工智能群算法进行航行路径的自适应寻优,实现舰船路径规划。结果表明,采用该方法进行舰船路径规划,能准确跟踪舰船航行的方位角和姿态角,实现路径实时跟踪,提高了舰船路径的准确规划能力。     

基于粒子群算法的船用光伏发电系统最大功率跟踪

我国船舶应用光伏发电系统进行电力供应尚处于起步阶段,当前光伏发电系统的电能转换效率偏低,使其成为光伏发电技术应用与发展的瓶颈。从电池板自动跟踪、电池板MPPT控制算法以及最大功率跟踪3个层面入手,分析船用光伏发电系统功率跟踪的研究现状,阐述粒子群算法的基本原理与应用优缺点,并针对粒子群算法的缺点提出优化方法,论述回退粒子群算法在船用光伏发电系统最大功率中的应用,仿真实验证实该算法具备良好的收敛性和较高的精准性。     

Hull-form optimization using parametric modification functions and particle swarm optimization

The focus of this paper is on devising designer-friendly hull-form variations coupled with optimization algorithms. Hull-form variations are carried out through parametric modification functions. Two kinds of representative optimization algorithms are considered here. One is the well-known sequential quadratic programming which is the derivative based. The other is particle swarm optimization which is the derivative free. The results applying these two algorithms to typical hull-form optimization problems are discussed in the paper. The technique using the parametric modification functions has been developed for modifying the ship’s geometry according to the widely recognized naval architect’s design practice. An original geometry can be easily deformed through the change of the variables of the modification functions; and useful information about the effect of the parameters is immediately obtained. Moreover, the variables of the modification functions can be considered as the design variables in the formulation of the optimization problem. For the performance prediction of the hull form, WAVIS version 1.3 is used for the potential-flow and RANS solver. Computational results for both single- and multi-objective problems are presented.     

全局优化算法在船舶结构优化设计中的应用

为了提高船舶龙骨结构在受力过程中应力分布的均匀性和提高材料的利用率,本文采用Hypermesh软件建立了龙骨结构有限元模型,并结合其MORPH功能定义筋板形状变量,建立形状优化模型。随后,将全局优化算法与形状优化模型相结合,对船舶龙骨结构进行优化设计。结果表明,在筋板交错位置增加筋板高度能够有效提升龙骨结构整体刚度,其余位置可以采用较小的筋板高度。本文研究可为船舶龙骨结构改进设计提供参考。     

基于形貌优化的舰载电子机柜高刚度优化

由于舰船在运动或者作战时,舰载电子设备会因为振动出现故障,最终导致舰载武器无法工作等问题。通过对舰载电子机柜进行模态分析,基于形貌优化而对舰载电子机柜的刚度进行优化。该优化设计以节点位移为变量,选择第一阶的固有频率为形貌优化的目标函数,对舰载电子机柜做高刚度优化。结果表明:舰载电子机柜在用该方法进行形貌优化之后,舰载电子机柜的刚度明显增强,抗振性能得到显著提高,因而舰载武器系统也能更加可靠。     

基于粒子群算法的船舶定位系统故障优化

船舶的锚泊方式只适合在浅水区进行定位,随着人类探测和航运活动逐渐向着深海拓展,适用于深海的船舶动力定位方式被开发和应用起来。本文研究的主要内容是船舶定位系统的故障诊断和优化,本文首先介绍了一种新型寻优算法-粒子群优化算法的原理和基本流程,然后针对船舶动力系统的结构及常见的故障类型,建立了动力定位系统的故障优化模型,并开发了基于粒子群算法的船舶定位系统故障优化策略,对改善船舶动力系统的故障诊断与优化有重要的价值。     

基于序列近似优化方法的水下航行器水动力外形优化设计

为了解决复杂工程优化问题中计算效率与代理模型精度之间的矛盾,本文基于最大最小距离准则和最小化代理模型预测准则提出一种多点加点准则,构建改进序列近似优化方法的算法流程.以二维Rosenbrock函数和Golinski减速器优化问题为例,与传统方法相比,改进方法得到的全局最优解精度更高,所需构造样本更小.将该方法应用到某型...     

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。     

集装箱班轮航线优化

面对国际经贸形势、市场环境、竞争对手等因素的变化，航运企业必须及时调整和优化集装箱班轮航线，以适应市场变化，保持竞争力。     

风驱动优化算法

风驱动优化(wind driven optimization,WDO)算法是一种新兴的基于群体的迭代启发式全局优化算法.该算法是对物理学中大气运动的简单模拟,其概念清晰,高效易实现,且可调参数较少,鲁棒性强,寻优效率高,全局搜索能力较强,适用于解决多维和多模态问题,可以处理连续和离散优化问题.文中首先介绍了该算法的物理学基础,以及基本原理,并给出一些应用实例,最后对内容做出总结,并对该算法未来的研究提出了一些建议.     

基于改进粒子群算法的舰船电力系统无功优化

依据舰船电力系统的特点,构建适用于舰船电力系统的优化模型。率先采用自适应粒子群算法对舰船电力系统进行无功优化。与标准粒子群算法相比,新算法有效克服了标准粒子群算法在优化过程中前期易陷入局部最优和后期收敛速度慢的缺点。优化后,舰船电力系统的有功网损降低明显,电压分布也更加合理,保证了舰船电力系统安全稳定的运行。     

利用混沌粒子群算法进行船舶多模型自适应观测器参数寻优

通过混沌粒子群算法,人们能够对各种复杂的配电网状态进行监控和分析,同时为网络负载的分配提供必要的参数优化,因此在船舶多模型自适应观测器中,采用混沌粒子算法的优化算法具有很大的现实意义。本文首先建立混沌粒子群的观测器模型,然后根据各种船舶故障发生的特点,设计不同状态下的参数优化算法,最后通过对观测器相关参数的仿真,得到船舶模型承受的负载和压力参数仿真结果。