UUV水下动态布放回收流体动力性能数值模拟

UUV与水下对接装置对接的过程中存在双体干扰问题,非线性特征强烈。为了探明UUV在对接过程中流体动力随着对接姿态以及运动距离变化规律,本文借助Fluent软件中的动网格技术开展非定常工况下UUV动态回收过程的数值模拟研究。系统分析UUV运动速度、运动姿态(主要是攻角)对其流体动力性能以及流场结构的影响。本文研究成果可为后续样机试验提供技术指导和理论支撑。

水下连续发射弹体干扰特性及发射时序优化

随着对饱和攻击需求的提高,潜艇连续发射过程的发射时序协调控制研究变得迫切而紧要。考虑到弹体间的流体动力干扰是影响安全发射的主要因素,基于重叠网格多自由度仿真技术,针对连续发射的水下弹体开展姿态弹道干扰特性研究。通过分析流场结构发现,以一定攻角发射的弹体形成的发卡形尾涡是造成后续弹体姿态弹道差异的主要原因。根据不同艇速、时间间隔和空间间隔下弹体间的干扰特性建立干扰评价模型。在保证干扰不影响后续弹体的前提下,以最短发射时长为目标,以综合评价函数为约束,基于改进的贪心算法对大筒多弹式布局的水下弹体开展发射时序优化研究,并采用均匀抽样方法验证优化结果准确性。研究结果表明:相对于均匀抽样方法,改进的贪心算法具有相当的计算准确度和更高的计算效率。

基于“马赛克战”的水下有人-无人作战使用探讨

通过对“马赛克战”概念的背景和特点进行分析,提出基于马赛克的水下攻防作战运用构想,构建基于马赛克的水下有人-无人作战网络,分析多域背景下水下OODA作战网络的构成,利用OODA作战环理论对水下马赛克作战网络作战能力进行分析,并提出水下马赛克作战网络对抗单个平台和对抗作战网络的使用方法。最后,从通信组网、集群使用、人工智能、察打一体等4个方面对“马赛克战”概念下水下无人航行器装备使用提出建议。

基于SimulationX软件的水下安全隔离系统工程方案优化

本文以水下安全隔离系统为研究对象,对该系统的组成及原理进行了介绍。并以我国南海某气田开发项目为实例,提出了工程项目优化方案,利用SimulationX软件搭建了其阀门关闭响应时间的仿真模型,并对工程方案优化前后的仿真结果进行了对比分析,发现新方案可有效提高水下安全隔离系统的响应速度。

基于改进Deformable-DETR的水下图像目标检测方法

针对由于水下复杂环境造成的目标检测效果较差、检测精度较低的问题,基于Deformable-DETR算法提出一种改进的水下目标检测算法Deformable-DETR-DA。使用空间注意力模块结合标准Transformer块设计了一个用于增加模型深度的深度特征金字塔(deep feature pyramid networks,DFPN)模块,将其嵌入到模型中提高模型对深层纹理信息的提取能力。使用注意力引导的方式对原模型中编码器部分进行改进,加强了对特征信息的聚合能力,提高了模型在复杂环境下的检测能力。针对URPC数据集,模型各交并比尺度的平均准确度(average precision,AP)为39.5%,相比原模型提升1%,与一些DETR(detection transformer)类的模型相比,不同目标尺度的平均准确度均有1%~4%左右的提高,表明改进的模型能够很好解决复杂环境的水下目标检测的问题。本文提出的模型可作为其他水下目标检测模型设计的参考。

考虑锚节点位置不确定的水下目标定位算法研究

考虑时钟异步和声波分层效应的影响,该文研究了当测量过程受到未知噪声干扰,且锚节点位置不确定时水下目标节点的定位问题。首先构造了水下节点间飞行时间模型,设计了一种交互式异步通信协议,建立了最小化定位误差的优化目标函数。然后提出了一种基于深度强化学习的水下目标定位算法,并采用层归一化来改进深度神经网络,进一步提高模型的泛化能力。最后,仿真和实验结果验证所提方法的有效性。

基于深度学习的水下目标识别技术

在水下复杂场景下,目标对象具有姿态不同、遮挡和背景复杂等特点,这对卷积网络的特征提取能力提出巨大挑战。Mask R-CNN算法在水下目标特征提取过程中也存在特征提取能力欠佳的问题,导致算法在水下目标检测准确性较差。因此,提出一种基于Mask R-CNN的改进水下目标目标识别方法。首先可采用金字塔切分的通道注意力模块PAS代替采用了ResNet50的3×3卷积模块,该模块可通过对每个通道进行金字塔的切分,针对通道切分完成后所得出来的通道特征图上的空间信息来进行不用的尺度特征层提取;同时通过采用另一种更加安全稳定和高效的ECANEt通道注意力模块代替PAS模块中的SENet通道注意力模,对多维度的通道注意力权重进行特征重标定;最后对特征金字塔FPN的网络结构进行改进,加强不同特征层之间的信息融合。根据不同场景下进行的实验对比,改进后的网络能够提高水下目标识别的准确率,平均检测精度可达91.3%。本文所提出的改进Mask RCNN网络模型,能够适应水下复杂多变的场景,为水下目标的识别提供理论依据与技术方案。

基于组合圆锥构型的水下声学定位系统布站优化

在水下目标定位中,布站构型的共面约束会导致目标单点定位的几何精度因子(GDOP)理论最小值不能达到。为改善水下布站的观测矩阵,将单圆锥扩展为组合圆锥构型布站模式。然而,传统的优化算法易陷入局部最优且存在收敛效率低等问题。针对以上问题,提出了一种改进的自适应粒子群算法。首先提出了一种有共面约束的水下声学定位系统组合圆锥构型,并证明了所提出的组合圆锥构型具有可叠加性、可旋转性以及GDOP旋转不变性;其次,针对布站优化指标单一的问题,构建了一种基于水下目标全局GDOP的布站优化准则;在此基础上提出了一种基于自适应粒子群的优化算法,并应用于组合圆锥构型下的水下声学定位系统布站优化。所提出的自适应粒子群算法能增强布站的全局最优性,提高算法收敛效率和水下目标的定位精度。

基于改进U-Net的水下图像增强算法

针对水下退化图像存在颜色失真、模糊雾化、对比度低等问题,提出了一种新的基于改进U-Net的水下图像增强算法。设计一种新的残差注意力结构和边缘检测模块并将其引入到U-Net网络中,构建改进后的水下图像增强算法。实验结果表明,本文提出的算法在校正水下色偏和增强对比度方面均得到了很好的效果,IE值较原始图像平均提高了14.2%,UCIQE值较原始图像平均提高了24%。消融实验结果表明,本文提出的残差注意力结构、边缘检测模块和损失函数均对水下图像增强起到了积极的效果。

局部干法水下快频脉冲MIG焊电源研制

针对复杂水下环境焊接过程对焊接电源超高动特性与精确控制需求,设计基于SiC模块的快频脉冲焊接电源功率主电路,开发全数字化控制系统,研制出局部干法水下快频脉冲MIG焊电源(local dry underwater fastfrequency pulsed MIG,LDU-FFPMIG).研制的LDU-FFPMIG焊接电源额定输出电流为400 A,能精确输出多种0~30 kHz的快频脉冲电流波形,快频脉冲电流幅值高达200 A.提出LDU-FFPMIG焊接新工艺,将快频脉冲应用到304不锈钢局部干法水下MIG焊接,探究快频脉冲对传统局部干法水下脉冲MIG焊的影响.结果表明,研制的LDU-FFPMIG焊接电源能够实现稳定的局部干法水下MIG焊,可获得良好的焊缝成形;快频脉冲电流的引入可显著提高电弧能量密度和焊接稳定性,减小熔宽(B)、增大熔深(H),焊缝成形系数(B/H)减小约30%,并且可以细化晶粒.

水下声学超表面异常折射方向调控研究

针对波束调控的问题,本文提出了一种控制波前相位的声学超表面。本文依据广义斯奈尔定律,利用不同声速的均匀介质构建了水中多频声学超表面模型,给出声学超表面产生异常声折射的基本原理,验证了声学超表面在多个频点下可以实现异常声折射现象,揭示了频率以及声波入射角对声学超表面异常折射现象的影响规律,制备了声学超表面实物在水箱中对理论结果进行验证。结果表明:在入射波频率为基频的整数倍时,超表面模型可以实现折射角相同的异常折射现象,并且入射角在一定范围内可以实现负折射现象。实验测量了水中钢板和超表面的折射情况,相较于均匀介质,在不同入射角度下设计的超表面均可以实现异常折射,并且测量值与理论值吻合较好。

基于PSO-CNN-XGBoost水下柱形装药峰值超压预测

为探索水下柱形装药结构、爆距等参数与水下柱形装药峰值超压的关系,将装药样本数据视为二维数据,建立粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法、一维卷积神经网络(1D Convolutional Neural Network,1DCNN)和极端梯度提升(Extreme Gradient Boosting,XGBoost)的水下柱形装药峰值超压融合预测算法。采用相关性分析与数据可视化方法,分析装药结构参数、爆距与峰值超压之间的关联关系。设计1DCNN深度网络挖掘不同长径比、爆距等参数与峰值超压之间的纵向时序关系。运用XGBoost算法寻找装药结构参数、爆距与峰值超压之间的横向非线性关系,提升小样本数据的预测精度。使用PSO算法优化1DCNN和XGBoost的超参数,获得最优算法结构。研究结果表明,在包含10种智能算法的对比实验中,PSO-CNN-XGBoost水下柱形装药峰值超压预测算法在精度、稳定性、拟合程度上均高于其他模型。

水下高速外流减摩擦阻力功效测试方案设计与验证

为了支撑高速水下航行器减摩擦阻力(摩阻)方案的选型和优化,本文提出较好的减摩阻试验研究技术方案和特征参量表达方法以提高测量精度的技术途径,并以聚氧化乙烯(PEO)减摩阻实际试验演示上述方案和途径的可行性。相关结果可为高速水下航行器减摩阻方案的选型和优化提供支撑。

基于事件触发机制的多自主水下航行器协同路径跟踪控制

针对考虑外部海洋环境扰动和内部模型不确定性的多自主水下航行器(Autonomous underwater vehicle,AUV),研究其在通信资源受限和机载能量受限下的协同路径跟踪控制问题.首先,针对水声通信信道窄造成的通信资源受限问题,设计一种基于事件触发机制(Event-triggered mechanism,ETM)的协同通信策略;然后,针对模型不确定性和海洋环境扰动问题,设计一种基于事件触发机制的线性扩张状态观测器(Extended state observer,ESO)来逼近水下航行器的未知动力学,并降低了系统采样次数;最后,针对机载能量受限问题,设计一种基于事件触发机制的动力学控制律,在保证控制精度的前提下,降低了执行机构的动作频次,从而节省了能量消耗.应用级联系统稳定性分析方法,分别验证了闭环系统是输入状态稳定的且系统不存在Zeno行为.仿真结果验证了所提基于事件触发机制的多自主水下航行器协同路径跟踪控制方法的有效性.

基于多尺度残差注意力网络的水下图像增强

针对水下图像由水的散射、吸收引起的色偏、色弱、信息丢失问题,提出了一种基于多尺度残差注意力网络的水下图像增强算法。该网络引入了改进的UNet3+-Avg结构与注意力机制,设计出多尺度密集特征提取模块与残差注意力恢复模块,以及由Charbonnier损失和边缘损失相结合的联合损失函数,使该网络得以学习到多个尺度的丰富特征,在改善图像色彩的同时又可保留大量的物体边缘信息。增强后图像的平均峰值信噪比(PSNR)达到23.63 dB、结构相似度(SSIM)达到0.93。与其他水下图像增强网络的对比实验结果表明,由该网络所增强的图像在主观感受与客观评价上都取得了显著的效果。

水下无人航行器高速航行下的运动特性及仿真控制研究

水下无人航行器具有水下活动范围大、机动性好优点,主要用于大范围地形地貌勘探,水下高速长航程航行时,水下航行器运动特性和姿态控制是研究重点。本文建立水下航行器垂直面航行运动模型,分析高速航行下的运动特性。为保证高速航行高效稳定,提出PID方法控制纵倾和滑模方法控制深度的组合控制策略。通过仿真试验,开展高速航行运动仿真研究。研究结果表明,在高速航行下,水下航行器会产生一定纵倾,且随着航速增加,纵倾影响会越大,高速状态放大了水下航行器外形上下轻微不对称的特性,诱导产生的垂向水动力及力矩增大,进而引起纵倾;在高速航行条件下,水下航行器能稳定保持定深度长距离航行,控制策略具有很好的适用性。

水下机器人视景仿真研究

为解决水下机器人操作困难和学习成本高等问题,开发了水下机器人视景仿真系统。运用虚幻引擎平台构建海底环境仿真,建立水下机器人虚拟模型与运动数学模型实现水下机器人在虚拟环境中的运动,建立水下机器人运动控制模式与虚拟模型进行交互,通过机器人运动模拟与视觉仿真试验验证仿真系统的可行性。试验结果表明:模拟运动路径与实际运动路径基本相符,海底环境模拟逼真度高。该系统可对水下机器人进行工作性能测试,为操作者提供培训平台且带来较强的视觉冲击,具有可行性。

水下多格弹性角反射体声反射特性及强度增强方法

单格角反射体只能反射一定方向的入射波,为了反射不同方向入射声波,需要构造多格角反射体并研究其声反射特性。以不同类型八格金属板角反射体为对象,基于结构有限元耦合间接边界元法,对水下多格弹性角反射体的散射声场进行数值仿真,分析不同频率、材料、厚度、入射角度等因素影响下不同类型多格角反射体声反射性能,从便于工程应用角度提出增强其声反射能力的方法。通过典型情况下的水池实验,对仿真计算与实验数据的一致性进行验证。实验结果表明:水下多格弹性角反射体目标强度随入射频率增大而增大,并趋向稳定;目标强度随入射角度改变波动幅度较大,不同类型角反射体目标强度值差异较大;目标强度随平板厚度的增加而增大,但不显著;目标强度随着边长的增加而明显增大;软介质材料构成的多格角反射体,水下声反射性能明显优于金属角反射体。因此,为增强水下多格角反射体声反射能力,增大反射体边长及选用低阻抗材料是更有效的方法。

均匀流下水下机械臂涡激振动试验研究

为了揭示均匀流下水下机械臂的涡激振动响应特性,利用运动水下机械臂与静水间的相对运动,搭建了水下机械臂均匀流场涡激振动测试试验台,采集了不同约化速度下水下机械臂不同位置处的振动位移响应.试验结果表明:随着约化速度的增加,振动主频与无量纲振幅均为增长的趋势,横流向无量纲振幅小于0.04D,顺流向出现显著的多频以及更高的幅值,表明水下机械臂在顺流向受到的阻力更加明显.位移标准差随测试高度的增加先增后减,横流向位移标准差空间分布相较于顺流向对称性明显,主导模态控制在1阶.横流向的涡激振动规律性较强,基本符合圆柱绕流时的斯托哈尔规律.顺流向无因次主导频率在0.3~0.8之间,略大于横流向,斯托哈尔数为横流向工况的1~1.7倍,未出现频率锁定现象,但流速及测试高度对水下机械臂的涡激振动存在一定影响.该研究可为构建准确的水动力学模型保证水下机械臂的精准定位与控制提供一定的理论依据.

盆地火山岩相研究进展——基性火山熔岩及水下喷发火山岩相新成果

火山岩相是火山物质喷发类型、搬运方式和就位环境与状态的总和,划分火山岩相是刻画盆地火山岩分布,寻找火山岩有利储层的基础,对盆地火山岩油气勘探具有重要作用。前人以火山岩的“岩性-组构-成因”为分类依据,建立了盆地火山岩“5相15亚相”分类方案,极大推动了我国盆地深层火山岩勘探进程。目前,我国大规模的盆地火山岩油气勘探已经走过了20余年的历程,随着勘探的深入对该岩相分类方案进行了不断地完善和丰富:针对基性火山熔岩,建立了基性溢流相,以及板状熔岩流、辫状熔岩流和玻质碎屑岩3种亚相及相模式;针对湖盆水下喷发,建立了水下爆发相,以及气携水下热碎屑流、水携火山高密度流和水下降落3种亚相及相模式,形成了“7相21亚相”的新的分类方案。基性溢流相中,辫状熔岩流亚相储层发育条件最好,玻质碎屑岩亚相次之,板状熔岩流亚相稍差;水下爆发相中,气携水下热碎屑流亚相控制有效储层的空间分布。基性溢流相的建立,克服了基性熔岩因单层厚度薄,钻井和地震亚相刻画困难等问题;水下爆发相的建立,实现了沉积盆地从陆上到水下不同喷发环境火山岩相的准确刻画。两种岩相的建立为进一步探索基性火山熔岩发育区和水下喷发火山碎屑岩发育区储层发育规律,寻找有利储层提供了基础。