无人机3D航迹规划及动态避障算法研究

规划一条高时效且低代价的三维(3D)航行轨迹,成为目前无人机广泛应用亟须解决的问题。针对蚁群算法在航迹规划中出现的航迹长度和平滑性不足问题,通过改进蚁群系统中的节点移动规则、构造多重启发信息并结合粒子群优化算法的全局搜索能力,提出了蚁群粒子群融合算法。同时,就飞行航迹中出现的动态避障问题和目标点变化问题,提出了改进生物启发神经动力学模型算法,该算法针对3D静态最优航迹中出现的障碍物和目标点变化,实现了局部在线航迹调整。实验仿真结果表明,蚁群粒子群融合算法能在3D静态环境中规划出一条期望航迹。同时,改进生物启发神经动力学模型算法不仅能对突发障碍动态避障,还能对动态目标点变化实时跟踪。

一种新型断层智能解释技术在义东断裂带的应用

断层解释在油气勘探开发中发挥着至关重要的作用。义东断裂带断层广泛发育,实现该地区断层的精准解释对于提升油藏精细评价程度具有十分重要的意义。针对该区应用常规断层解释技术存在的精度低、数据运行量大等问题,进行了地震资料特殊处理后开展了一种基于粒子群、蚁群融合优化算法的新型断层智能解释技术应用,有效解决了应用常规地震资料及解释方法进行断层解释时出现的断点、断面成像不够清晰等问题,实现了地震资料中各级断层信息的有效拾取与识别,为研究后续精细油藏评价提供了翔实资料。

某城镇供水管网污染源反追踪模型构建及求解过程

城市供水管网中突发外源性污染物入侵事故时,可以根据供水管网的属性数据和水质监测数据来反演推求污染物侵入的地点、时间和速度。结合南方某城镇供水管网案例,构建污染源模拟-优化反向追踪的数学模型,并利用粒子群-蚁群融合算法进行求解。结果表明,粒子群-蚁群融合算法可提高求解模型的准确率和计算效率,结果表现出较好的稳定性。针对该案例提出了一套供水管网外源性突发污染事故下的污染源定位方案,在随机选取的15个模拟污染事故中,模型输出结果准确率达到92. 0%,10 min内求解模型的准确率为64. 7%。