小型无人船舶的仿生推进结构和路径规划研究
仿生学开启了人类社会由向自然索取转化为向自然学习的新纪元，仿生学为科学发现、技术发明与工程创造提供了新理论、新思路、新途径。随着人工智能技术的迅猛发展，其应用规模也不断扩大，作为智能水平最高的水中精灵——无人船，无论在军用领域还是民用领域都蕴含着极大的应用价值，因此受到研究者们的广泛关注。在无人船研究中，一方面，人类的水上活动及任务需求日益多样化催生了各种适应不同情况的特殊船舶，在极为狭小的空间，或是在浅海域中，抑或是在危险的环境下作业，螺旋桨推进器的结构与功能都会受到很大限制。另一方面，航迹规划标志着无人船智能水平的高低，是无人船规划的关键技术之一，对无人船能够高效完成作业起到至关重要的作用。针对上述无人船技术的两个研究方向，本文利用仿生学，通过模仿具备优秀机能的生物，将其机理运用到无人船结构技术与控制技术中。 主要研究内容如下： 首先，针对水上作业任务多样化发展问题，本文提出一种无人船的新型推进器结构，解决传统螺旋桨无法在特殊环境下顺利实现推进功能，本文以蛇怪蜥蜴为仿生原型，提出一种仿生蜥蜴推进结构，以曲柄摇杆机构为推进驱动机构，建立运动轨迹优化设计数学模型，并进行运动仿真分析。 其次，针对仿生推进结构踏板形状对推进效果的影响，以计算流体动力学理论为基础，设计不同的踏板形状，结合计算流体动力学分析软件，建立仿生踏板结构计算流体动力学的分析模型，通过动网格设置对踏板进行水动力学分析，确定较好的推进器踏板的截面形状。 再者，针对无人救生船路径规划问题，本文提出一种考虑时间优化的改进蚁群算法应用于无人救生船路径规划。通过建立无人救生船航行过程的时间模型，得到其航行路径的时耗计算公式，基于仿生智能算法——蚁群算法，通过改变蚁群算法中的信息素更新方式，提出了时间优化的改进蚁群算法，并将其应用于无人救生船航迹问题中，得到一条基于时间优化的无人救生船航行路径。 最后，针对多无人水质采样船路径规划问题，即多条无人水质采样船对多个水质勘测点进行水质采样工作，对每条无人水质采样船路径进行研究。本文将其抽象为多旅行商问题，基于仿生智能算法——遗传算法，通过改进基本遗传算法并将其应用于无人水质采样船路径规划的多旅行商问题中，为多条无人水质采样船规划出合理有效的航行路径。
无人船;推进结构;路径规划;蚁群算法;遗传算法
集美大学
硕士
船舶与海洋工程
周海峰
2020
中文
U664.3
2020-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）