深海着陆车路径规划及跟踪控制方法

为降低深海着陆车(DSLV)在复杂海底自主作业时规划路径长度及提高路径跟踪精度,提出一种变参数蚁群算法及自适应权重模型预测控制算法。改进了蚁群算法的启发算子和信息素挥发因子,减少规划路径长度和寻优迭代次数;基于DSLV运动学方程建立预测模型,并在跟踪目标函数中引入自适应权重调节思想。仿真结果表明:规划路径长度降低4.60%,跟踪精度提高47.6%;相比传统方法,新算法具有更好的性能,实现了短距离、高精度的路径规划及跟踪。

深海着陆车形体阻力分析及艏部型线优化设计

为满足深海着陆车的大范围、长周期的海底作业需求,改善其水阻力性能以提高续航能力,基于计算流体力学建立深海着陆车在直航工况下的数值计算模型,利用Isight软件结合SolidWorks和Fluent,通过对着陆车艏部型线控制点参数化分析,确定关键设计变量。采用最优拉丁超立方法(Optimal Latin Hypercube Design,Opt LHD)选取样本点进行直航工况阻力计算,基于径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络构建了精度满足工程需要的阻力-设计变量近似模型,并采用自适应模拟退火(Adaptive Simulated Annealing Algorithm,ASA)算法进行着陆车艏部型线优化设计,优化后阻力值降低了14.24%,提高了其水动力性能。为深海着陆车的外形优化设计奠定了基础,也可为其他潜器的数值分析提供参考。

深海着陆车低功耗控制系统设计

针对长周期作业的深海着陆车自身携带能源有限的问题,提出基于小型实时操作系统(RTOS)的深海着陆车低功耗控制系统设计,提高着陆车的续航能力。首先,基于低功耗单片机搭建了控制系统;其次,采用RTOS对单片机的资源进行管理,使其在无任务处理时进入睡眠状态,并依据着陆车的姿态信息来设计调节照明装置亮度和图像采集频率的控制策略,以减少重复图像信息的提取和降低能耗;最后,使用Qt软件设计了上位机界面。实验结果表明,控制系统功耗降低27.82%,满足深海着陆车对低功耗的要求。

基于蚁群算法的深海着陆车路径规划

针对深海着陆车海底作业“路径最优”问题,提出一种适用于着陆车的三维海底全局路径规划算法。采用栅格等分法建立着陆车作业区域的三维海底环境抽象模型。通过对着陆车航行过程动力学分析和驱动电机速度与工作效率测试,建立其航行运动能耗模型。采用局部和全局信息素更新的基于蚁群寻优的能耗-距离路径规划算法,并将能耗、距离引入到启发函数与评价函数中。仿真实验结果表明,该算法通过合理选取评价函数权重参数,能有效均衡路径规划的里程与能耗,具有较好的收敛速度和全局搜索能力,能够满足深海着陆车海底科考作业需求。

全海深着陆车着底冲击特性与集中应力结构改进

为分析全海深着陆车冲击特性并提高着底安全性,基于潜浮和着底运动的规律,将着底过程划分为6种拟着底状态,采用显式动力学方法对着底冲击模型进行数值模拟,并对张紧轮支架进行了改进设计;分析6种拟着底状态下着陆车张紧轮支架改进前后的最大应力,并对比分析了岩石地面和泥质地面的冲击响应特性。研究结果表明:张紧轮支架改进后具有明显的缓冲作用,着陆车冲击岩石地面和泥质地面的最大应力分别减小到原来的13%和30%;弹簧阻尼结构可降低车体的集中应力,但其刚度系数对冲击应力影响较小。由着陆车各状态数值模拟结果可知,改进后的车体结构具有更高的安全性,为研制可适应复杂海底的全海深着陆车提供理论依据。