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1.
针对带有任务约束且装配有多个推进器的动力定位船推力分配优化问题,提出一种全新的遗传-蝙蝠优化算法。该算法在遗传算法的基础上将种群分为两部分,一部分为保留的种群精英个体与蝙蝠算法有机结合进行优化;另一部分采用融入自适应策略的遗传算法进行优化。将该算法与所设计的带有任务约束的多维非线性推力分配目标优化函数相结合,通过仿真验证了所提出的算法可有效地解决在任务约束下的动力定位船多推进器的推力分配优化问题,在同一控制器作用下,通过与其他算法对比,该算法可获得更高的动力定位精度与更少的能量消耗,且推进器方位角变化波动小,稳定性强。可见,该算法可以有效解决带有约束的这一类多维非线性规划问题。 相似文献
2.
3.
4.
深中通道沉管隧道是世界首例采用钢壳混凝土复合结构的双向八车道沉管隧道,钢壳制造完成后浇筑免振捣自密实混凝土完成管节预制,其中单个标准管节隔仓数量约2 200个,混凝土用量约2.9万m3,非标准管节隔仓数量近2 000个,混凝土用量最大约2.5万m3。隧道东侧(深圳侧)的4节标准管节和6节变宽非标准管节由S08合同段承担,在既有船坞内进行浇筑预制。该项目结合管节结构、用坞条件和自密实混凝土性能特点等自主研发混凝土智能浇筑台车,实现精准定位、智能调节浇筑速度和控制下料管与隔仓内混凝土液面高度,因地制宜形成了以浇筑台车为核心装备的智能浇筑工艺。足尺模型工艺试验和船坞内原位试验,验证了该智能浇筑台车的可行性,并且,东侧首节管节浇筑预制已成功完成。 相似文献
5.
为解决深中通道西人工岛岛隧结合部E1管节顶部减载沉箱基床整平施工中,因潮位低、流速大、施工条件错综复杂造成的水下人工整平存在的安全风险问题,研究开发挖掘机搭载GPS等自动定位测控系统进行减载沉箱碎石基床整平。该系统通过GPS、双轴倾斜仪计算获得驾驶室的位置、姿态,再通过各个摆臂上的单轴倾斜仪计算获得各个摆臂、挖斗的位置和姿态,以指导驾驶员进行基床整平施工。采用该系统对碎石基床整平后,碎石基床高程验收最大值为+4.2 cm,最小值为-3.5 cm,达到了设计及施工要求,提高了碎石基床整平精度。 相似文献
6.
视觉同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)方法广泛应用于自动驾驶领域。传统的方法利用车载摄像头表征车辆周围环境,同时估计自身位置,当车辆运动过快时,定位精度和鲁棒性会下降。针对此问题,本文提出一种地图辅助的视-惯融合定位方法。该方法在ORB-SLAM2(Oriented FAST and Rotated BRIEF SLAM2)的基础上拓展地图保存功能,将建图和定位拆分为两个独立模块,车辆首先以较慢的速度构建并保存具有视觉特征的地图,然后,在第2次运行时车载计算机调用预先保存的地图实现精确且稳定的定位性能。由于构建地图阶段采用了图优化算法融合惯性测量单元(Inertial Measurement Unit, IMU)的信息,地图误差得到有效校正。在KITTI数据集场景和实际场景中验证了所提方法的良好性能。实验结果表明,所提方法在4, 8, 16 m·s-1 驾驶速度下的定位精度分别为2.59,2.61,2.73 m,图像失帧率和路径丢失率分别为3.76%和1.38%,3.89%和1.69%,4.27%和1.84%。相比原始的ORB-SLAM2方法,系统定位精度和鲁棒性均得到了提高。 相似文献
7.
针对J级航段急流滩施工中出现的船舶定位、抛锚移锚、破坏炮线、钻机套管垂直度控制等施工难题,传统施工方案无法开展施工作业。通过实践总结研发一套急流滩钻机船钻孔爆破施工关键技术。综合应用模块化组合船体、七锚缆船舶定位、套管垂直导向系统、平行双滚筒锚机、起爆网路等炸礁施工关键技术,使施工船在任意航区调遣施工。在澜沧江244界碑—临沧港IV级航道整治建设工程中,航区内滩上流速为3.5~6.5 m/s,险滩类型众多,采用本方案取得了良好的施工效果。在涡流、深急流等复杂条件下使用此方案,可以有效避免采用裸露爆破工艺炸药单耗高、不易控制的弊端,为急流滩施工提供了一种有效可行的施工方案。 相似文献
8.
9.
GNSS/INS组合方式是下一代列控系统定位技术的发展趋势,但由于惯导系统累计误差较大,使得列车处于卫星信号失锁环境下定位性能降低。为解决这个问题,针对微机械惯性测量单元IMU确定性误差的3个主要误差项:非正交误差、零偏误差、刻度因数,建立加速度计和陀螺仪的误差模型,在此基础上详细推导标定原理并提出标定方案。将误差补偿结果应用于京沈高速铁路试验现场并由试验结果分析可知:该方法能有效提高IMU的测量精度,相较于补偿前测量误差降低80%以上;补偿之后的惯导系统在40s时间内的导航速度误差小于1m/s,位置误差在10m之内,满足定位需求,具有实际意义的工程应用价值。 相似文献
10.
为了提高智能汽车行驶的可靠性,以超宽带(UWB)为研究对象,研究了智能汽车两阶段UWB定位算法;分析了智能汽车UWB定位算法的基本原理与误差来源;建立了测距值筛选与加权位置解算两阶段UWB定位算法,在测距值筛选阶段,采用高斯筛选剔除小概率、大干扰事件,在加权位置解算过程中,根据多测距点的位置坐标加权计算得到最终的位置坐标,以有效减小非视距、多径效应所带来的误差,通过使用抗多径天线以有效减小多径效应所带来的误差,并分别建立了静态补偿和运动补偿策略,以有效减小设备晶振偏差等硬件问题造成的误差;在MATLAB/Simulink仿真平台中搭建一定测距方差约束下的UWB随机测距值仿真环境,对算法进行了仿真测试并与三边定位算法、三边质心定位算法进行仿真比较,分析基站数量对定位精度的影响;搭建实物UWB测试系统,对UWB设备定位精度进行了评估与误差补偿,并对两阶段UWB定位算法进行了实车测试。仿真结果表明:东向和北向的定位误差均值最小分别可达0.382 3、0.447 0 m;补偿后的UWB定位轨迹更接近RT3002所示的轨迹,东向和北向轨迹误差的平均值分别为0.049 2、0.017 8 m,均方根误差分别为0.069 8、0.0264 m。可见,提出的智能汽车两阶段UWB定位算法能够满足智能汽车的定位需求,具有高精度、低成本、稳定性好等优点。 相似文献