斜壁结构的水动力收敛方法研究

在分析波浪中的船舶运动或者计算大型结构的水动力系数时,往往采用时域格林函数方法。时域格林函数的一个重要局限性在于它在计算具有倾斜壁面的水动力系数时,结果很容易发散。时域格林函数本身的奇异性以及高频振动特性显然是水动力发散的一个重要原因。但即使该奇异性通过增加粘性以及表面张力的方式使之消失,计算具有斜壁结构的水动力时,发散现象依然存在。因此,该文提出一种滤波方法,除去时域格林函数的高频部分,留下其低频部分,并定义滤波系数,从而使作用于斜壁结构上的水动力值收敛。通过文中结果与频域兴波格林函数法的比较来确定最优滤波系数。结果表明：最优滤波系数几乎与运动幅值无关,但会受到运动频率以及物面形状的影响。     

基于双轴位置转台的捷联惯导系统级标定技术

本文研究一种基于双轴位置转台的激光陀螺捷联惯导系统的系统级标定方法。建立了附加约束条件的陀螺和加速度计标定模型,从捷联惯导系统的误差方程出发,建立30维Kalman滤波标定模型,以速度和位置作为观测量,并设计双轴位置旋转路径,对惯性仪表标定参数进行激励与辨识。仿真实验结果表明,该方法能够准确估计出陀螺和加速度计的15个标定误差参数,具有一定的参考价值。     

物联网技术在海面作战统一调度系统中的应用

物联网技术在信息获取、处理、传输、识别都有了全新的定义,它连接了射频RF、无线传感器、雷达、红外线装置以及全球定位系统,其在现代化海面作战统一调度系统中受到重视。本文研究基于物联网的海面作战统一调度系统,提出一种自动化、自适应及分布式的指挥调度网络。最后通过实验表明该方法在对海上战争信息的获取、处理、存储及传输中,实效性有很大提高。     

基于MLPG法的船舶结构无网格自适应分析技术

研究船舶结构无网格自适应分析方法。首先运用无网格局部Petrov-Galerkin法,采用最小二乘法和加权余量法来求解结构位移场量的逼近函数,并给出问题的控制方程和刚度方程的一般表达式;然后采用Delaunay三角化细分方案对方程进行自适应计算;最后对船舶实肋板和带裂纹板进行应力分析计算,并通过与有限元法的计算结果进行比较,验证文章提出方法的有效性。     

基于入侵野草优化算法的粒子滤波算法

入侵野草优化(IWO)算法是近年来提出的一种简单、有效的基于种群的新颖数值优化算法,在许多领域得到成功运用。将IWO算法与粒子滤波(PF)算法相结合,提出一种基于IWO算法的粒子滤波算法(IWOPF)。该算法将IWO算法运用于粒子滤波的重采样中,以保证粒子的有效性和多样性。最后通过计算仿真验证该算法的有效性和优越性。     

自适应粒子群优化的船舶动力定位云模型控制器设计

云模型控制理论是智能控制学科的新兴领域,因此如何扩展云模型的应用范围并使其走向工程化实用化成为云模型理论的研究重点。针对船舶运动模型具有不确定性和外部扰动随机性等特点,而云模型具有兼顾模糊性和随机性的特质,尝试将云模型应用于船舶动力定位的控制过程。为解决云模型控制器参数难以整定的问题,提出基于自适应粒子群优化算法的云模型控制器设计方法。仿真试验证明了云模型控制和粒子群优化的可行性和有效性。     

基于Q学习的参数自适应S面控制方法

复杂的动力学特性及多变的海洋环境对无人水下航行器（UUV）控制器的设计提出了巨大挑战,在实际应用中,控制器的参数经人工调试后便固化,在控制过程中无法适应环境的变化。针对上述难题,该文借鉴自适应控制思想,提出一种基于强化学习的参数自适应S面控制方法,采用自适应控制方式实现不同环境下控制器参数的优化和自动整定。该方法采用Q学习算法进行训练,通过Q学习的自学习机制寻找输入状态和输出动作间的最优映射。仿真试验表明,所提方法能对控制器的参数进行实时在线调整,具备良好的控制效果和环境自适应能力。     

基于改进LSD直线检测算法的钢轨表面边界提取

针对传统LSD直线检测算法容易丢失图像细节,造成提取直线不连续等不足,提出一种基于双边滤波改进Canny提取边缘图像的LSD直线检测算法.利用Canny算法提取边缘图像,基于边缘图像采用LSD直线检测算法进行直线提取;考虑到Canny边缘检测中使用高斯滤波,在降噪的同时会模糊图像边缘,而双边滤波对于图像边缘有较好的保护...     

基于视觉识别的线控制动压力滑模控制

制动安全是车辆主动安全的关键技术之一.制动决策和执行器控制是影响线控制动系统性能的两个主要因素.路面自适应性和控制器鲁棒性分别对制动决策和执行器控制有着重要影响,制约着线控制动系统的发展.本文中以一种液压调控的线控制动系统为基础,针对路面自适应性和控制器鲁棒性问题,提出一种双层结构的制动系统控制器,上层采用计算机视觉的...     

基于DMPC的智能汽车协同式自适应巡航控制

本文中针对单向通信拓扑的非线性车辆队列协同式自适应巡航(CACC)控制问题,提出一种保证队列稳定且满足队列各车跟随性、安全性和乘员舒适性的分布式模型预测控制(DMPC)策略。首先建立了车辆队列的动力学模型和通信拓扑结构模型,并基于队列系统的多项优化性能设计代价函数和系统约束,使队列中每一辆跟随车基于其接收到的有限信息求解一个开环局部最优问题,计算出当前时刻的最优控制量作为输入并不断重复这个过程,达到滚动优化的目的,实现车辆队列的协同式自适应巡航控制。其次通过CACC系统局部代价函数之和构建Lyapunov候选函数,证明了车辆队列系统渐进稳定性的充分条件。最后通过CarSim和Simulink联合仿真,分析了算法在理想状态下对不同形式单向通信拓扑车辆队列的控制性能;通过实车试验,验证了算法在实车条件下感知层存在抖动、底层控制存在延迟和误差时的控制性能。仿真和实车试验的结果表明,本文提出的控制策略能使队列车辆实现各项优化性能,同时对外部干扰有较好的鲁棒性。