水下无人航行器外挂吊舱水动力试验及操纵性分析

在循环水槽开展了某带吊舱水下无人航行器的水动力试验,绘制出了航行器阻力曲线,得到了与操纵性相关的主要水动力系数,在此基础上对水下无人航行器的运动稳定性进行了分析,并与不带吊舱情况下的水下无人航行器操纵性进行了比较。试验结果可为水下无人航行器推进系统设计及运动控制与仿真提供依据。     

海底对无人水下航行器水动力性能的影响

为了保证无人水下航行器（UUV）近海底作业时的安全性及作业效率,需要分析海底对UUV水动力性能的影响。基于计算流体力学（CFD）方法对UUV靠近海底时的水动力参数进行求解,通过数值模拟UUV近海底附近的流场,得到了UUV阻力系数和升力系数随雷诺数、距海底的距离和攻角3个参数的变化规律,并针对UUV受到的阻力、吸引力以及流场特性的变化进行具体分析。结果表明,在距离海底一定范围内,UUV受到的阻力和吸引力都会增大,吸引力更为明显,这为UUV的实际工作提供了一定指导。     

水下航行器水动力噪声分离预报

近年来,水下航行器的声隐蔽性受到广泛关注,而有关其水动力噪声的研究却较少。将水动力噪声分为壳体流噪声、壳体流激振动噪声、螺旋桨流噪声和螺旋桨流激振动噪声4类,采用大涡模拟(LES)结合Lighthill声类比混合计算方法,对水下航行器的水动力噪声进行分离预报。首先, 采用已有文献数据验证该混合声学计算方法的有效性。随后,对水下航行器壳体和螺旋桨三维流场的流噪声和流激振动噪声进行数值模拟和分析。结果表明,4类噪声均与速度呈非线性关系。在上游段,螺旋桨流激振动噪声为主要噪声;在下游段,壳体流噪声所占比例最大。在低速时,由壳体激发的水动力噪声是主要噪声;随着航速的增大,由螺旋桨激发的水动力噪声占总噪声的比例逐渐增加;总体水动力噪声能量随航速的增大而增大。

     

圆柱形水下航行器多学科优化设计方法研究

基于Isight软件,对圆柱形水下航行器开展了多学科设计优化技术的研究。首先将圆柱形水下航行器划分为阻力、结构、能源和推进四个学科,对每一个学科进行了详细的建模与分析,然后基于序列二次规划法,霍克-吉维斯直接搜索法以及多岛遗传算法三种优化算法对每个学科进行了单学科优化,在得到优化结果的同时,确定了最适合每个子系统的优化算法。接着确定了四个学科的耦合关系,完成了协同优化框架和同时分析与设计框架下多学科优化模型的构建。基于这两个多学科优化框架,分别在系统级优化器中采用上述三种优化算法,对圆柱形水下航行器进行了多学科设计优化,得到了满意的优化结果。最后总结出了一套适用于微小型水下航行器的多学科设计优化方案。     

水下滑翔机水动力外形研究综述

水下滑翔机是一种将传统的浮标技术与水下机器人技术相结合而研制成的新型自治水下机器人,具有作业时间长、航行距离大、建造和使用成本低等优点。水下滑翔机主要用于海洋环境长时间、大范围的实时监测,因此要求其具有优良的水动力性能。文章简要回顾了水下滑翔机的发展历程,重点介绍了其水动力外形方面的研究进展,并简要介绍了混合驱动和飞翼等概念在水下滑翔机上的应用研究,最后对水下滑翔机未来的发展趋势进行了展望。     

基于聚四氟乙烯的水下航行器壳体优化设计

本文根据某型特种ROV的浮力冗余要求,以ROV最大内部容积为目标函数,相关设计参数为设计变量,建立壳体优化设计模型。利用全局搜索求解器globalsearch和局部寻优求解器fmincon进行求解,优化后的壳体内部容积提高9.46%,相应质量减少为42.38%,满足设计要求。     

水下航行器活塞式发动机机械效率优化分析

针对原有活塞式发动机机械效率优化分析方法对于水下航行器而言存在机械效率优化性能较差的问题,设计一种水下航行器活塞式发动机机械效率优化分析方法。首先通过构建质量属性检测获取水下航行器活塞式发动机各构件的机械数据,包括质量、转动惯量、加速度、速度、质心坐标等。根据获取数据,将水下航行器活塞式发动机的运动副处划分齿轮副与其他副,分别对其进行机械效率计算。根据机械效率计算结果进行机械效率的优化分析,包括爆炸气体压强、输出转速与其他因素的机械效率优化分析。为了证明水下航行器活塞式发动机机械效率优化分析方法的机械效率优化性能较好,将其与原有方法进行对比实验,实验结果证明该方法的机械效率优化性能优于原有方法。     

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。     

水下航行器操纵水动力导数的灵敏度分析

基于直接方法对水下航行器NPS II操纵运动数学模型中所包含的水动力导数进行了灵敏度分析。根据计算得到的水动力导数的总体灵敏度度值和定义的取舍函数,对数学模型进行了简化。然后分别基于简化模型和原始模型进行了操纵运动仿真,仿真结果的对比表明简化结果是有效的,也表明使用直接方法进行水下航行器操纵水动力导数的灵敏度分析是可行的。     

水下航行体水动力参数智能辨识方法研究

通过水下航行体的状态方程和试验观测方程,利用智能辨识技术对水下航行体的模拟运动数据进行了仿真辨识,求得了10个水动力参数.结果表明,智能算法简单有效,对目标函数没有可微性和连续性要求,避免了复杂的梯度矩阵计算,适合在复杂的非线性水动力系统辨识中应用.     

基于代理模型的水下航行体头型优化设计方法研究

文章采用Kriging代理模型技术针对水下航行体头型优化设计开展研究。采用CFD方法分析了不同头型水下航行体的流体动力性能,将性能参数作为初始样本建立代理模型;根据测试样本点的预测均方误差选择加点策略更新代理模型,提高代理模型预测精度;采用非劣分类遗传算法对阻力和表面压力开展多目标优化,寻找近似最优解。结果表明:基于代理模型技术的水下航行体头型多目标优化设计方法可以有效提高设计效率,获得具有良好水动特性的航行体头型。     

基于水声通信的水下机器人协作技术研究

以水下机器人的控制与协调应用为背景,提出一种基于水声通信的水下机器人协作控制方法。本文首先对水声通信进行介绍,包括水声信道特点及调制方法,然后介绍水下机器人的协作方法,并给出水下机器人的整体设计,通信模块采用了水声通信中的OFDM技术,实验结果表明,该通信方法具有较低的误码率及较高的通信速率。     

基于收缩理论的水下无人航行器轨迹跟踪控制

考虑水下无人航行器的轨迹跟踪控制,在水动力系数已知的条件下,基于收缩理论设计了全局指数收敛的理想控制器.首先,对收缩理论进行简要的介绍.与常用的李雅普诺夫方法不同,收缩理论在进行控制系统的设计和稳定性分析时,采用虚位移验证系统的稳定性,避免因无明确平衡点信息而带来的阻碍,从而更容易证明控制系统的稳定性.接着,介绍了水下...     

Intelligent Co-ordinate Control for Mating Process of Underwater Vehicle Based on TFPN

In order to reduce time and improve the probability of successful matting it is useful to co-ordinate between the movement control and mating process of the underwater vehicle. Because it is hard to control with the common method under the condition of mating process, the hierarchical intelligent control is introduced. Timed fuzzy Petri net (TFPN) , which is the integration of PN and fuzzy reasoning, is used in the design of coordinate level of hierarchically intelligent control. It made the control process better in reflecting the characteristics of time-driven, event-driven, fuzzy information and so on. The test shows that TFPN could shorten the time of mating and enhance the efficiency.     

基于惯性导航/地磁的水下潜器组合导航定位方法

针对水下潜器长时间水下航行的隐蔽性且定位精度不高的问题,提出了一种基于惯性导航/地磁的组合导航系统。建立了惯性导航/地磁组合导航系统模型,并且利用卡尔曼滤波算法对系统进行滤波。最后通过仿真实验表明,该组合导航系统能够有效弥补单惯性导航系统精度发散的不足,提高了导航精度,实现了水下潜器的精确导航。     

基于高精度近似模型的舰船线型优化

线型优化是船舶总体性能设计的重要内容,借助CFD软件开展船舶线型优化需要进行三维建模和复杂的网格划分,时效性有限。本文提出一种基于高精度近似模型的线型优化法,在CFD计算结果的基础上,通过构建神经网络近似模型,对线型优化结果进行预报。该方法不仅能够实现线型优化结果的快速预报,而且可以解决CFD离散优化随机性的难题,大大提高线型优化的效率。     

辨识航行体水动力参数的智能方法

航行体水动力参数辨识最常用的方法是采用极大似然准则和牛顿-拉夫逊算法.但是牛顿-拉夫逊算法需要计算复杂的导数矩阵及其逆矩阵,而且对初值非常敏感.文章利用最小二乘准则结合智能优化算法对航行体水动力参数进行了辨识仿真,仿真结果表明新方法要好于常用的方法,在不同噪声水平下辨识结果的误差小于7%,而且以往无法辨识的附加质量也能辨识,同时新方法对初值几乎没有要求,也无须计算导数,极大地简化了辨识计算,有较大的工程应用价值.     

基于iSIGHT平台的翼型水动力优化

基于iSIGHT设计平台,结合计算流体力学软件Fluent对二维翼型NACA0012进行了多目标优化设计,以提高其水动力性能。设计过程中以雷诺平均Navier-Stokes方程为主控方程,采用了邻域培植遗传算法(NCGA)和非支配解排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)为优化算法,对二维翼型进行优化。优化结果表明,翼型的水动力性能有了明显提高,其升力系数提高,升阻比提高,最小压力系数上升,上表面峰值减小。该优化方法可以推广到多种翼型,对于船用翼的研究都有一定的意义。