基于DNA的进化算法及其在设计TS模糊控制器中的应用

基于生物DNA的结构和遗传机制,提出一种新颖的基于DNA编码方法的进化算法(DNA-EA),给出了DNA染色体的编码结构,讨论了遗传操作算子.为验证DNA-EA的有效性,将其应用于TS模糊控制器的优化设计.仿真结果表明该算法具有较好的自学习能力.     

基于两层编码的进化算法及其在控制混沌中的应用

针对RBF（Radial Basis Function)网特点,提出基于两层编码的进化算法来同时确定网络结构和参数。文中分别采用两种不同的遗传算法GA（Genetic Algorithm）和进化规划EP（Evolutionary Programming）训练网络。实验结果表明,基于这三种不同进化算法的RBF网络都能有效地控制混沌系统,其中EP的训练和控制结果最优。     

基于两层编码的进化算法及其在控制混沌中的应用

针对RBF(Radial Basis Function)网特点,提出基于两层编码的进化算法来同时确定网络结构和参数.文中分别采用两种不同的遗传算法GA(Genetic Algorithm)和进化规划EP(Evolutionary Programming)训练网络.实验结果表明,基于这三种不同进化算法的RBF网络都能有效地控制混沌系统,其中EP的训练和控制结果最优.     

小生境进化算法及其在舰船耐波性优选中的应用

本文介绍了小生境进化算法(NEA)非线性优选模型.通过对广义欺骗性问题的仿真和在舰船耐波性航向航速优选中的成功应用,及与标准遗传算法和黄金分割法的比较,表明算法在复杂非线性优选中具有快速、高效、鲁棒性强的特点,并能在全局范围内有效地搜索所有最优解.应用表明,海上补给航向航速优选对于航向比较敏感,而对航速则有一个较宽的选择范围.     

基于改进进化算法的螺旋桨设计方法研究

本文采用约束直接搜索法进行螺旋桨设计,建立了初步设计和终结设计的数学模型,并运用进化算法优化求解,经过多个实例验算,取得了满意的结果.     

数据挖掘在船舶动力定位自适应模糊控制器设计中的应用

船舶作为海上重要的交通工具,精准的船舶动力定位能够抵抗风浪流等环境因素对船舶的影响,但船舶的航行具有非线性、不确定性等特点。本文将利用数据挖掘得到船舶的控制样本数据,并将其应用于船舶动力定位自适应模糊控制器的设计中,最后通过与PID控制的对比实验说明本文的算法定位能力强,能够抵抗外界环境因素的影响。     

改进差分进化算法在舰船电力系统网络重构中的应用

针对舰船电力系统的网络重构,建立了以负载恢复量、开关操作数和发电机效率均衡为多优化目标的舰船电力系统故障恢复模型,提出了一种带自适应离散断点算子和动态变异、交叉因子的改进离散差分进化算法进行求解。改进后的算法能有效地提高收敛速度,并克服传统差分进化算法收敛精度不高、易陷入局部最优的问题。舰船电力系统网络故障恢复算例表明,该方法能获得更好的系统重构方案,并具有较好的优化性能。     

基于模糊自整定PID控制器在UUV中的应用研究

在设计UUV控制系统时,实际输出与理论输出总存在一定的偏差,设计一个好的控制系统须进行反复的实验和调试,这是一个相当烦琐的过程。论文根据作者对Matlab仿真软件包的应用研究,讨论了如何利用Matlab命令方式和Fuzzy Logic Toolbox、Simulink可视化方法来有效地解决控制系统的设计和仿真问题,设计了模糊自整定PID控制器,并进行了仿真分析。仿真结果表明,利用Matlab设计模糊PID控制系统快速简单,可视化强,具有模糊控制器快速、适应性强的特点,完全能够满足UUV控制系统中姿态、定深等设计需要。     

一种基于线性插值的模糊控制器设计及应用

针对常规模糊控制系统在控制过程中精度比较低的问题,将模糊控制系统离线得到的模糊控制表与线性插值算法结合起来,提出一种基于线性插值的模糊控制方法,该方法可以在线计算出系统的控制输出,克服控制器因输入输出量化所造成的调节死区以及稳态误差和稳态颤振的缺点,从而达到提高模糊控制系统控制精度的目的。利用Matlab的Simulink工具进行仿真研究,对3条不同类型的船舶仿真试验结果表明,所设计的线性插值模糊控制器与常规的模糊控制器相比,具有良好的控制性能和实用性。     

进化粒子群优化算法在船舶纵向运动参数辨识算法设计中的应用

我国航运事业飞速发展,各种类型和用途的船舶被制造出来,以满足经济发展的需要。而在复杂的海洋环境航行时,由于天气环境可能会非常恶劣,船舶的航行安全受到了严重的威胁。而基于进化粒子群优化算法的控制系统,能够有效对运动参数进行优化,从而避免发生意外,船舶纵向运动的控制是本文的研究重点。由于船舶的纵向控制需要多个系统联合同时进行,需要对众多的相关参数进行时序上的优化,从而找到最优的一组运动模态,以提高航行的安全性。     

求解多峰性函数全局最优解的进化算法及其应用研究

本又针对简单遗传算法（SGA）在解决多峰性函数最优化问题存在的不足，提出了一种分配区间型进化算法，能够求出多峰性函数所有全局最优解及多个局部最优解。通过十几个多峰性函数与工程实例的数值实验，验证了算法的正确性。对简易海洋平台进行了疲劳可靠性优化设计为算例，取得了满意的结果。     

广义预测算法在综合减摇系统控制器设计中的应用

在综合减摇系统中,由于变量间耦合因素的存在,往往会导致系统达不到最佳控制状态。基于广义预测算法具有自适应、鲁棒性强等优点,将其应用到综合减摇系统控制器设计中,不仅可降低系统内在耦合作用,还能消除因外界随机干扰产生的不利影响。为验证该算法的有效性,对嵌入广义预测算法的控制模型进行跟踪特性分析,并对系统横摇角进行仿真,结果表明基于广义预测算法的控制器具有良好的控制效果。     

多目标进化算法在船型方案设计中的应用

针对船型方案设计阶段主尺度确定的优化问题,采用现代多目标进化算法进行研究.考虑某水面船排水量和航速两个优化目标的算例,给出了Pareto最优解集,并和实际船型进行了比较.算例表明,多目标进化算法能够快速获得最优解集,该解集分布均匀,可以供实际设计采用.     

模糊C-均值聚类算法及其在船舶故障诊断中的应用

船舶设备故障的早期诊断和预测,对船舶的安全运行具有非常重要的意义。由于船舶设备繁多,运行环境特殊,各种设备的故障症状与故障原因之间的关系十分复杂,致使传统诊断方法在实际应用中效果不理想。因此,研究采用模糊C-均值聚类算法来实现船舶故障的诊断乃是非常必要的。将被诊断对象间故障和症状的特征通过建立模糊关系矩阵进行故障分类,用当前所得的故障征兆群与过去该设备故障征兆结果相对照,找出最相似的结果,从而确定其故障。通过船舶主机轴系诊断的实例,证明了该方法的有效性。     

改进Catmull-Clark细分算法及其在船用螺旋桨设计中的应用

基于舰艇作战或巡航时隐身性能的需要,针对舰艇关键零件的设计和加工制造现状,结合应用日益广泛的细分曲面造型方法,以Catmull-Clark细分算法为基础,提出一种基于网格边光顺程度计算的自适应细分算法。将该算法应用于船用螺旋桨的设计数值实验,由建模软件3DS MAX及其内部编程语言MAXScript来实现,并将实验结果与原始的Catmull-Clark算法细分结果、传统的顶点或边曲率法自适应细分结果进行了比较。数值实验结果表明,在满足零件设计现实需求的前提下,该自适应细分算法能较好地减少网格数量:当边的光顺度阈值取为0.825时,网格数降低了约28.83%,可提高计算速度,减小存储空间。该算法能克服以往基于均值计算的自适应算法存在的区分能力不足的影响。     

模糊增强的Canny算法在船舶红外图像分割中的应用

航运业快速发展,水上交通密度和船舶速度不断提高,对船舶运营和管理提出了更严格的要求。红外成像系统具有探测能力强、灵敏度高、隐蔽性好等优势,被广泛应用于船舶航行安全、船舶避碰、船舶管理等领域。本文研究船舶红外图像分割算法,提出基于模糊增强的Canny算法的船舶红外图像边缘提取算法。     

基于模糊逻辑的滑动模控制器在潜水器中的应用

基于潜水器水平面方向的非线性水动力学模型，在设定的工作点下对模型进行线性化，利用滑动模控制器设计理论设计出潜水器平面运动的积分滑动模控制器，并对滑动模控制器中的切换控制进行了模糊化处理，从而有效地消除了潜水器航向控制系统的抖动现象。仿真试验的结果验证了该设计的有效性。     

多学科设计优化算法比较及其在船舶和海洋平台设计上的应用

多学科设计优化(Multidiseiplinary Design Optimization,简称MDO)是一种通过充分探索和利用系统中的相互作用的协同机制来设计复杂系统工程和子系统的方法论.多学科设计优化算法是其核心部分,也是研究最活跃的领域.文中首先介绍了MDO算法的定义、分类和发展,然后从算法的来源和目的、优化过程、优缺点、改进方法和应用情况等五个方面对四种基于分解技术的MDO算法进行了综述,进而对比了这四种算法的异同点.最后,针对船舶和海洋平台设计的具体特点,归纳了适合于船舶或海洋平台多学科设计优化的MDO算法所需要具备的特征,并建议使用基于近似模型的协同优化算法或BUSS 2000算法进行船舶和海洋平台的多学科设计优化.     

新颖的GPS动态滤波算法及其在船舶导航中的应用研究

本文首先建立起ＧＰＳ动态定闰的数学模型，然后运用一种新颖的滤波算法对ＧＰＳ信号进行处理，最后研究了ＧＰＳ定位技术在船舶导航中的应用。