论文题目: 基于模糊—进化理论的帆船运动路线规划研究
论文类型: 博士论文
论文专业: 物理海洋学
作者: 葛艳
导师: 孟庆春,王宁
关键词: 帆船,模糊模型,神经网络,模糊逻辑,进化规划,路线规划
文献来源: 中国海洋大学
发表年度: 2005
论文摘要: 帆船在海上行驶是一个极其复杂的过程,要受到海浪、海风及海流等环境条件变化的影响,是一个具有复杂环境、不完备信息的系统。帆船比赛是运动员驾驶帆船在规定的距离内比赛航速的一项运动。如何依据比赛时的海洋气象信息制定最优航行轨迹是比赛取胜的重要环节。利用现代信息技术和智能控制方法规划最优航行路线,指导帆船运动项目的科学训练,提高运动员成绩,促进复杂系统的理论研究,是一项具有实际应用和科研价值的课题。 从优化理论的角度来看,帆船运动路线的规划是一个时变、非线性、受约束、不确定性系统的优化问题,包括帆船力学特性、航行策略、航向控制、航向决策、路线规划等一系列相互关联的问题。 针对以上问题,本文在国家自然科学基金项目“基于模糊-进化理论的奥运帆船项目路线规划方法的研究”的资助下,展开基于模糊-进化理论的帆船运动路线规划的研究。具体的研究内容包括以下几部分: 1.首先对帆船的船体、风帆的受力、及帆船操纵运动及其干扰信号的数学模型进行了较详细的综述。 2.利用流体力学原理分析风帆、船体的受力情况及帆船运动情况,提出了依据风向变化调整帆转角,选择帆船最佳航向的控制策略。进行帆船行驶控制策略分析。与海浪和海流的干扰力相比,风向和风速的变化对帆船的航向和航速的影响最大。忽略海浪和海流对帆船行驶产生的扰动影响,依据对帆船受力情况及运动情况的分析,建立一定区段内航行时间最短的受约束非线性多元函数。利用约束最优化方法,求解不同风向时航行时间最短的转帆角和航向角,从运算结果中归纳出简单易行的航行策略。所推导出的航速预测公式以及航行控制策略,是后续进行帆船操纵运动智能控制以及帆船运动路线规划研究的必备前提条件。 3.提出了一种帆船操纵运动的模糊自适应控制方法。针对模糊逻辑系统有很强的知识表达能力和逻辑推理能力,但自学习能力比较差,而人工神经网络在自
论文目录:
1 绪论
1.1 问题的提出及研究的意义
1.2 国内外帆船研究的发展动态
1.2.1 国外帆船的研究进展
1.2.2 国内帆船的研究进展
1.3 智能控制方法在船舶操纵运动控制中的应用
1.3.1 模糊控制理论的产生和应用概况
1.3.2 人工神经网络的产生和应用概况
1.3.3 进化计算的研究和应用概况
1.4 研究内容和方法
2 帆船的操纵运动及其干扰信号的数学模型
2.1 帆船船体平面运动的数学模型
2.1.1 坐标系
2.1.2 基本运动方程
2.1.3 作用于船体的水动力和力矩
2.1.4 线性操纵运动微分方程
2.1.5 操舵响应模型
2.2 船体干扰作用力的数学模型
2.2.1 海浪的干扰
2.2.2 海流的干扰
2.2.3 海风的干扰
2.3 帆受力分析
2.4 小结
3 帆船行驶控制策略分析
3.1 引言
3.2 帆船的动力来源
3.3 帆船运动速度数学模型
3.4 帆船行驶控制策略分析
3.5 小结
4 帆船操纵运动的模糊自适应控制系统研究
4.1 引言
4.2 帆船航行的操纵策略
4.3 帆船操纵运动的模糊自适应控制系统
4.3.1 模糊自适应控制系统结构
4.3.2 参数优化线性神经网络
4.4 仿真试验
4.5 小结
5 基于模糊概念的帆船航向决策综合评价数学模型
5.1 引言
5.2 赛场环境建模
5.3 航向决策综合评价函数
5.4 用于航行仿真的帆船基本操纵原理
5.4.1 海浪对帆船航速的影响
5.4.2 海风和海流对帆船航行轨迹推算的影响
5.4.3 帆船的航向控制
5.5 小结
6 基于进化规划理论的帆船行驶最优路线动态规划研究
6.1 引言
6.2 基于动态规划理论的帆船行驶最优路线规划研究
6.2.1 动态规划基本原理
6.2.2 帆船行驶最优路线动态规划步骤
6.2.3 仿真实验
6.3 基于进化规划理论的帆船航行最优路线动态规划研究
6.3.1 进化规划基本原理
6.3.2 基于惩罚函数的航向决策综合评价函数
6.3.3 基于进化规划理论的最优路线搜索算法
6.3.4 进化规划的收敛性
6.3.5 仿真试验
6.4 小结
7 帆船辅助训练监控系统设计方案
7.1 引言
7.2 系统的组成
7.3 帆船GPS数据采集子系统
7.3.1 GPS接收机
7.3.2 无线数据传输设备
7.4 赛场环境参数采集子系统
7.4.1 海洋资料浮标无线检测站
7.4.2 网上读取海洋近岸气象信息
7.5 赛场环境GIS子系统
7.5.1 GIS简介
7.5.2 应用型GIS开发的实现方式
7.5.3 帆船运动信息的采集与处理
7.5.4 帆船航行轨迹的动态显示
7.6 教练知识库及学习系统
7.7 系统的主要功能
7.8 小结
8 总结与展望
8.1 总结
8.2 展望
致谢
参考文献
攻读博士学位期间发表的论文和参加的科研项目
发布时间: 2005-10-26
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