分布式多传感器航迹数据融合

本文研究分布式多传感器系统中的航迹数据融合问题，对来自分布于不同几何位置，具有不同精度的多传感器的所有航迹，根据它们的状态向量及其滤波误差协方差阵Ｐ进行融合处理，形成融合航迹，介绍两种典型的适用于分布式系统的航迹融全数学模型。各种模型中又有数值模式。     

基于航迹差和航向差的航迹自动控制算法

从研究引起航迹偏差的原因入手,对航迹偏差进行相关数理分析,对航迹自动控制结构和算法进行分析和对比。通过对目前比较流行使用的航迹自动控制结构和算法的优缺点进行比较,提出一种新的基于航迹差和航向差的航迹自动控制算法。该算法结合航迹直接控制和航迹间接控制结构的优点,不需要精确的船舶运动模型,具有结构简单、各参数物理意义明确、参数易于调整、航迹控制精度高,操舵次数少等优点。该算法在20世纪末已成功应用在某小型艇的航迹控制上,在航向受风浪干扰幅值达到4°的海况下,仍能取得在全航线上的航迹控制偏差小于5 m,平均操舵次数少于1次/2 min的效果。     

船舶航迹控制中航迹段的确定

在进行航迹控制时，必须确定当前船位与设定航迹的相对关系。由于设定航迹是由多个转向点之间的航迹段连接而成的，因此必须确定当前船位所跟踪的航迹段。此文提出一种算法，将航迹段再进行分段，确定当前船位在设定航迹上的相关点，从而确定应跟踪的具体航迹段。     

基于精确罚函数的无人艇航迹规划和自动避障算法

[目的]对于已知多个障碍物的局部水域,如何规划安全高效的无人艇(USV)运动航迹,是当前的研究热点。[方法]首先,采用简洁有效的圆形包络面和凸四边形包络面处理障碍物区域,并将避障问题转化为时间最优控制问题中的状态不等式约束;然后,利用控制参数化和时间尺度变换,将时间最优控制问题转化为最优参数选择问题;最后,对于由多个障碍物带来的多个连续状态不等式约束,采用精确罚函数法将所有的状态约束都附加到目标函数中,从而构建适用于任何有效优化技术予以求解的非线性优化问题。[结果]数值仿真结果表明,该算法所规划的航迹能成功规避水域中的所有障碍物,同时符合无人艇的运动特性。[结论]研究成果可为无人艇航迹规划的避障问题提供参考。     

面向海面观测的海上航迹自动控制方法

针对传统海上航迹控制方法中存在的碰撞率高、控制效率低的问题,提出面向海面观测的海上航迹自动控制方法。在待控制船舶上安装航迹控制器,通过控制器观测海面并采集海面数据,参考采集到的数据,计算海面上各个干扰因素对航迹影响情况,以船体动力表达式的形式表示。最后通过控制航行方位与速度以及自动调整航迹偏差2个步骤,实现海上航迹的自动控制。通过模拟实验得出结论:海上航迹自动控制方法的碰撞率比传统方法低40%,航迹偏移率低8.02%,提升了海上航迹的自动控制效率。     

PID控制器优化的船舶航迹跟踪控制

针对船舶航迹跟踪控制存在的误差大,准确率低的问题。首先通过仿真验证PID控制器对船舶航迹进行跟踪控制的可行性,证实将PID控制器应用于自航模对航迹跟踪具有良好效果。在基于相关理论对PID控制器结构进行优化,利用实验室自航模实物仿真平台做了实船试验,并证实PID控制器应用于实际自航模的航迹跟踪有很高的工程实用性。     

神经网络的舰船航迹跟踪分析

舰船航迹具有比较强的时变性,对其进行研究具有重要意义。针对传统舰船航迹跟踪分析方法难以准确、在线性对舰船航迹进行跟踪,舰船航迹跟踪误差大的缺陷,设计了基于神经网络的舰船航迹跟踪分析方法。首先分析了舰船航迹跟踪的原理,指出各种舰船航迹跟踪分析方法的局限性,然后通过神经网络对舰船航迹进行有效拟合,建立舰船航迹跟踪分析模型,并对神经网络的相关参数进行优化,最后进行舰船航迹跟踪分析仿真模拟测试,神经网络的舰船航迹跟踪误差小于5%,远远低于舰船航迹跟踪实际要求的15%,而且舰船航迹跟踪精度要高于传统舰船航迹跟踪分析方法,舰船航迹跟踪分析时间更短,能够进行舰船航迹在线跟踪分析,具有更高的实际应用价值。     

关于或然航迹区问题的探讨

对我国航海院校的《航海学》教材中有关“或然航迹区”问题进行了深入的讨论，揭示了在“或然航迹区”的海图作业法及其覆盖船位的概率等问题中存在的错误，同时指出或然航迹区在航海实践中并没有多大的应用价值。     

S模式二次雷达询问机航迹录取技术研究

S模式二次雷达是先进的西方体制雷达,因其具有诸多优越性在空中交通管制等领域得到广泛的应用。文章给出了S模式二次雷达询问机航迹录取的主要处理过程,提出了干扰环境下离散相关与普通相关相结合的航迹关联策略,对航迹录取过程中的航迹管理问题进行了分析,最后给出了航迹录取结果。     

基于模糊综合函数的飞行计划与雷达航迹关联

文章针对飞行计划航迹准确推算的困难和传统飞行计划关联算法的缺陷,利用飞行计划、起飞报、位置报等报文较为准确的推算出计划航迹,并根据关联特点,运用模糊综合函数航迹关联算法的思想,建立了仿真模型,解决了关联问题。仿真结果验证了该算法的科学性、可行性。     

整数规划PSO算法在备件优化配置中的应用研究

备件优化是提高装备可靠度的有效途径，以一般微粒群（PSO）算法为基础，根据备件优化的特点，提出求解整数规划问题的PSO算法。建立费用约束条件下的备件配置的优化模型，并给出了求解方法。结合算例，验证了方法的有效性及实用性。     

基于神经网络和粒子群算法的环肋圆柱壳优化设计

对于潜艇外壳等外压容器来说,满足稳定性要求至关重要。本文利用Matlab编写改进粒子群算法优化程序,利用 Ansys的 Apdl语言完成了环肋圆柱壳的参数化建模,以圆柱壳厚度、肋骨尺寸和肋距作为离散设计变量,以稳定性要求作为约束条件,构造了合适的惩罚函数,以质量最轻作为设计目标,实现了基于 BP神经网络和粒子群算法的环肋圆柱壳优化设计。在优化过程中,首先采用拉丁超立方体抽样完成了样本点的选取,然后对样本点进行有限元分析,根据有限元分析结果构建 BP神经网络代理模型,并探讨了样本点数量对代理模型预测精度的影响,最后采用改进粒子群算法对代理模型进行优化。优化结果表明,对于需要考虑离散变量和复杂非线性约束的结构优化问题,采用 BP神经网络和粒子群算法联合优化的方法能够节省大量计算时间,并达到理想的优化效果。     

基于UKF和线性优化的改进粒子滤波算法

针对标准粒子滤波算法存在的粒子退化问题,提出了一种改进的粒子滤波算法,该算法将不敏卡尔曼滤波算法（UKF）、线性优化的思想和基本粒子滤波算法相结合,运用不敏卡尔曼滤波算法获得重要性概率密度函数,提高了粒子的使用效率;运用线性优化的思想,保证了所有粒子都以一定的概率对状态估计作出贡献,提高了粒子的多样性。仿真结果表明,改进的算法很好的解决了基本粒子滤波存在的粒子退化问题,具有更高的状态估计精度。     

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。     

PSO优化灰色Verhulst模型用于研制经费投资决策

针对新型装备研制经费投资分析问题,基于研制经费的数据特点和变化趋势特征以及灰色系统理论的独特优势,提出采用灰色Verhulst模型用于新型装备研制经费的投资分析。考虑到传统Verhulst模型中基于最小二乘的参数估计方法对年度投资变化较大时所出现的不适应性,提出采用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法优化模型参数,进而确定对新项目的年度经费投资额。应用分析表明,灰色Verhulst模型能较好适应数据的变化规律,同时基于PSO算法的参数优化方法较最小二乘法能得到更好地结果,可以用于指导研制经费的进度付款和合同签订。     

基于ISIGHT的三体维护船侧体布局多目标优化研究

运用多学科设计优化平台ISIGHT针对三体维护船阻力性能和耐波性能进行侧体布局多目标优化。首先,将各侧体布局方案的CFD计算结果作为样本点,结合三体维护船的特定工作海况,运用谱分析方法预报不规则波中增阻平均值、总阻力值及纵摇、垂荡运动有义值,建立上述参数随侧体布局变化的近似模型,代替数值计算。然后,以最小化不规则波中总阻力值和纵摇、垂荡运动有义值为优化目标,以侧体纵向位置和横向位置为设计变量,采用设置权重和比例因子的方法确定目标函数,将所建近似模型作为数据库,选用多目标遗传算法NSGA-II,进行侧体布局多目标优化。最终,获得阻力性能和耐波性能综合最优的侧体布局方案。从而为海上三体风电维护船的设计和相关船型的性能预报提供参考。     

基于灵敏度分析的环肋圆柱壳结构优化

针对环肋圆柱壳结构强度和稳定性(包含肋骨侧向稳定性),引入新的灵敏度计算方法,开展了几何参数的灵敏度分析,获取了主要影响参数;给出了考虑肋骨侧向稳定性后的材料利用率计算公式后,在结构满足强度和稳定性要求的条件下,以重量最轻、材料利用率最高为优化目标建立了优化数学模型。采用多目标遗传算法对结构在考虑肋骨侧向稳定性后进行了优化。结果表明,这种灵敏度计算方法具有良好的可靠性,基于灵敏度分析的结构优化的方案具有显著的可行性、高效性。     

集装箱支线运输船舶调度优化问题

调度是制约支线集装箱运输质量和效率的主要瓶颈之一。针对轴辐射海上运输模式,扩展了陆上车辆运输调度(VRP)理论,以所有船舶总的航行成本最低为目标函数,考虑了软时间约束等现实因素,构建了包含枢纽港和喂给港、多航线、多船型的支线集装箱船舶调度模型。基于该问题解的特征运用粒子群算法对模型进行了求解,最后通过仿真算例分析验证了模型的合理性及算法的有效性。     

基于粒子群算法的动力定位推力分配决策变量优选

针对群智能算法解决动力定位推力分配问题易陷入局部最优、计算时间长等不足,基于粒子群算法探索不同粒子决策变量对推力分配结果的影响。首先考虑推力分配目标力和力矩、推力限制、禁止角等约束条件,以推进器功率最优、磨损最小为优化目标建立了推力分配数学模型,构建了基于三种不同粒子决策变量的粒子群推力分配算法;其次以算法结果的适应度值、计算消耗时间的均值和方差量化算法的收敛性和实时性,对上述三种方法进行了仿真分析,仿真结果对比表明,基于本文提出的粒子决策变量搜索在收敛性和实时性上均达到最优,对粒子群算法解决推力分配问题有一定的参考价值。     

低碳型集装箱港区港内道路规划方案优选

合理的港内道路路网结构及交通组织是集装箱港口作业效率提升以及节能减排的重要保证。提出利用集装箱港区生产作业智能体微观交通仿真模型模拟集装箱生产作业流程,并以集装箱港口服务水平和集卡日均碳排放成本作为指标,优选低碳型集装箱港区港内道路规划方案。应用实例表明,集装箱港区生产作业智能体微观交通仿真模型可有效模拟港内作业过程,通过对比分析不同道路规划方案下的评价指标,得到最优的港内道路规划方案,为港区道路规划与设计提供参考。