鱼类游动的N—S方程数值模拟

通过求解二维守恒型非定常流动N-S方程,对鱼类运动时鱼体周围二维非定常流场进行数值模拟,数值计算空间采用有限体积离散,时间推进格式采用Jameson的双时间法。描述了各状态鱼体模型、计算网格的生成方法和数值计算方法。结合计算结果对鱼类游动时反卡门涡街的形成和鱼体推力的产生机理进行了分析,并对不同斯特哈尔数对推力的影响进行了研究。结果表明：非定常N-S方程数值方法能够正确模拟鱼体运动时的流场和反卡门涡街的形成;产生明显推力的St数的范围是0．23～0．53,而且在0．35处推力达到最大。     

仿生鱼自主游动的水动力学模拟及其影响因素分析

文中针对金枪鱼的结构和自主游动行为建立了鱼体的简化模型和鱼体摆动的计算模型,采用CFD软件并结合动网格技术开发了控制鱼体摆动的UDF程序,对鱼类自主游动行为进行了仿真模拟,研究了鱼类自主游动的机理、水流速度以及粘性对鱼游动行为的影响。通过模拟计算发现,水流速度对于鱼的游动有比较大的影响,而粘性对鱼的自主游动影响不是特别明显。研究结果可为仿生水下推进器的概念设计和性能优化提供重要的参考。     

基于改进双延迟深度确定性策略梯度法的无人机反追击机动决策

针对近距空战下的自主机动反追击问题,建立了无人机反追击马尔科夫(Markov)决策过程模型;在此基础上,提出了一种采用深度强化学习的无人机反追击自主机动决策方法.新方法基于经验回放区重构,改进了双延迟深度确定性策略梯度(TD3)算法,通过拟合策略函数与状态动作值函数,生成最优策略网络.仿真实验表明,在随机初始位置/姿态条件下,与采用纯追踪法的无人机对抗,该方法训练的智能无人机胜率超过93％;与传统的TD3、深度确定性策略梯度(DDPG)算法相比,该方法收敛性更快、稳定性更高.     

面向主动配电网的安全多智能体深度强化学习电压优化控制

针对主动配电网电压优化控制中模型不确定性和通信代价大的问题，提出了一种基于灵敏度矩阵安全的多智能体深度强化学习(SMS-MADRL)算法。该算法利用安全深度强化学习，应对主动配电网的固有不确定性，并采用多智能体结构实现通信代价较小的分布式控制。首先，将电压优化控制问题描述为受约束的马尔可夫博弈(CMG);然后，对无功功率进行适当修改，通过分析节点电压的变化得到灵敏度矩阵，进而与主动配电网环境进行交互，训练出若干可以独立给出最优无功功率指令的智能体。与现有多智能体深度强化学习算法相比，该算法的优点在于给智能体的动作网络增添了基于灵敏度矩阵的安全层，在智能体的训练和执行阶段保证了主动配电网的电压安全性。在IEEE 33节点系统上的仿真结果表明：所提出的算法不仅能够满足电压约束，而且相较于多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)算法，网络损耗减少了4.18%,控制代价减少了70.5%。该研究可为主动配电网的电压优化控制提供理论基础。     

仿生机器鱼自主游动的数值计算方法与机理

基于计算流体力学(CFD)方法建立了鱼体-流体耦合的三自由度(3-DoF)自主游动计算模型,对仿生金枪鱼模型从静止开始到稳定巡游的过程进行了模拟.计算结果表明:在巡游阶段前进速度的周期平均值非零,而侧向速度和艏摇角速度的周期平均值为零.鱼体前部始终产生阻力,鱼体后部在巡游阶段能够产生少量的推力,而尾鳍始终产生较大的推力.鱼体表面压力分布表明在尾鳍前缘的左右两侧,周期性地交替出现高压和低压区是尾鳍产生较大推力的原因.在加速阶段尾鳍的脱落涡强度大,一个周期脱落的两个涡相互挤压在一起;在巡游阶段鱼体产生的涡和尾鳍产生的涡融合在一起脱落到尾流中,形成反卡门涡街,使得尾鳍有效地吸收鱼体产生的涡中的能量,减少功率消耗.     

基于强化学习的仿生机器鱼节能研究

利用仿生机器鱼平台, 模拟鱼类集群游动过程, 通过实验方法探究机器鱼集群游动时的能量节省问题。具体地, 将两条机器鱼按照一定的前后距离和左右距离固定在低湍流水洞中, 并正对来流方向; 控制前方(领航)机器鱼游动姿态的变化, 使得后方(跟随)机器鱼处在变化的流场环境中。基于强化学习理论, 建立跟随机器鱼在该流场环境下游动所消耗的能量值与其游动姿态之间的映射关系; 利用该映射关系, 获得跟随机器鱼能量消耗最小值对应的游动姿态信息, 并将该信息反馈至机器鱼运动控制器中, 调整机器鱼游动姿态,达到节省机器鱼能量的目标。     

基于马尔科夫决策过程的多目标跟踪算法

目前,多目标跟踪算法仍面临诸多挑战,例如遮挡、快速运动等所造成的影响难以完全规避.为了解决上述问题,提出一种基于马尔科夫决策过程的多目标跟踪算法.该算法将每个目标建模成一个马尔科夫决策过程,通过最大化奖励函数来驱动状态间的转移,并将强化学习训练用于数据关联相似度函数,有效地解决了目标遮挡问题.同时,为了解决物体快速运动...     

一种仿生鱼体自主游动的水动力学特性分析

针对金枪鱼结构和自主游动现象建立了仿生鱼体几何模型及鱼体摆动计算模型,采用计算流体动力学Fluent软件结合动网格技术,编写了控制鱼体摆动的UDF程序,对仿生鱼慢速自主巡游状态和C形快速起动状态进行了数值模拟,研究了鱼体摆动频率和摆动方式对仿生鱼周围压力、速度、涡量分布以及鱼体受力状态的影响,揭示了仿生鱼自主游动过程的水动力学特性。研究结果表明:在自主巡游阶段,仿生鱼通过摆动鱼体,在鱼体两侧流场产生高压和低压区,依靠流体的正压梯度获得前进的推动力;在C形快速起动阶段,仿生鱼通过快速大幅度的回摆获得加速度,从而实现快速起动。鱼体自主游动水动力学特性的研究将为仿生水下推进器的概念设计和性能优化提供重要的参考。     

基于深度学习的船舶横摇运动姿态控制研究综述

深度学习是人工智能领域的一个研究热点,在学术界、工业界以及政府部门均可发挥重要的作用。深度学习在船舶运动姿态领域的研究尚处于起步阶段,目前可查的研究成果甚少。该文首先概述了4种机器学习算法,包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习,介绍了几种重要的神经网络模型与常用大规模训练方案;其次分析几种常用的深度学习优化算法,并在此基础上,结合船舶横摇/艏摇运动模型,阐述了船舶横摇角和艏摇角的数据训练系统、数学模型和预测方法;最后总结了该领域存在的问题和发展前景。     

多维度深海鱼类识别算法

针对深海光线分布不均匀导致鱼类识别检测困难的问题,提出了符合视觉认知的多维度深海鱼类识别算法.该方法从时间维度优化传统的高斯混合模型(GMM)初步确定变化区域,从空间维度构建目标特征,完整提取运动目标,从时空关联维度建立深度学习的鱼类识别框架,试验结果表明:本算法可在多种复杂条件下准确提取运动目标,面积交迭度(AOM)达到80％以上,优于当前主流算法.     

用离散涡方法模拟喷嘴出口射流流场的数值模型

根据流体力学原理,用离散涡方法建立了在复平面上模拟喷嘴出口流场的一套完整模型。在此基础上,用ＦＯＲＴＲＡＮ语言编写了计算机程序,模拟了喷嘴出口流场的速度分布,利用涡元矢量图对计算结果进行了分析,得出了射流在喷嘴出口分离流动及流场中旋涡形成及发展的规律。射流在有锐缘的地方会发生流动分离,形成的剪切边界层逐渐卷起,形成旋涡结构。在喷嘴出口与哨嘴出口处形成的旋涡结构,在势流流场和其它涡元的作用下逐渐向下游运动,并向两边扩散。由于粘性扩散及计算误差的影响,在远喷距处会出现涡旋结构变形     

基于拉格朗日方法的水翼尾缘非定常涡旋结构研究

湍流中涡旋结构的非定常脱落是普遍存在的,其脱落规律的研究具有广泛的工程应用背景,探索有效的涡旋结构预测方法具有重大意义. 采用基于拉格朗日体系的有限时间李雅普诺夫指数方法对水翼尾缘附近涡旋结构的非定常发展过程进行研究. 采用大涡模拟方法对水翼周围湍流场进行计算,通过与实验结果进行对比,验证数值模拟方法的合理性与准确性. 并在此基础上,对水翼尾缘的非定常涡旋结构进行分析. 结果表明:尾缘涡旋非定常动态行为导致水翼动力特征准周期性波动. 有限时间李雅普诺夫指数方法可以准确描述尾缘涡的非定常流动细节,拉格朗日拟序结构可以捕捉水翼尾缘涡旋结构和尾迹涡街结构的边界.      

汽车电子控制系统半实物仿真平台开发

提出了一种汽车电子控制系统半实物仿真解决方案,以捷达1.6AT轿车为对象,采用半实物仿真技术通过硬件接口电路将实际车辆与模型环境有机结合,设计开发了汽车电控系统半实物仿真平台.所设计的平台在精确采集车辆传感器信号的同时能够实现车辆与半实物仿真模型间的实时数据交换;通过平台显示系统可以直观地观察车辆电控系统的工作过程及控制原理;并可根据需要合理地改变仿真模型的参数,对不同车型和不同使用工况进行仿真.该平台不仅解决了数学仿真对现实条件过于简化、建模难度大的问题,同时也克服了实物试验费用高、周期长的弊端,可将其应用于汽车电子控制系统的开发、调试、检测和教学试验等.     

基于单频涡旋电磁波雷达的人体目标步态精细识别

现有基于传统平面电磁波雷达的人体目标识别技术能够实现对步态差异较大的人体目标的分类识别,但在步态精细识别方面面临较大困难。将涡旋电磁波雷达应用于人体步态识别中,尝试通过发射携带有轨道角动量的单频涡旋电磁波来增加雷达回波中的目标信息量,以提高人体步态精细识别能力。首先建立了人体目标的涡旋电磁波雷达回波模型,并仿真生成了3种步态下的回波数据集;然后通过将回波变换到基频,获得目标线多普勒和角多普勒混合信息并用时频图表征,最终将时频图输入到卷积神经网络模型中获得分类结果。仿真实验表明：相比于传统平面电磁波雷达,使用涡旋电磁波可以提升人体步态精细识别能力。     

超磁机器鱼游动数值模拟及其控制

针对管道中微小型机器人的研究和开发,提出一种利用外磁场驱动起小型机器鱼的研究方法.采用合金薄板模拟鱼尾骨架,贴在该薄板的超磁致伸缩材料模拟鱼体肌肉,建立了该问题的力学模型.通过研究机器鱼的游动机理,设计了一种机器鱼的超磁动力驱动器(GMMA).利用调整外界磁场频率,实现神经模拟以控制鱼尾摆动,即机器鱼的游动.结果表明,鱼尾摆动平均驱动力的大小取决于鱼尾的材料参数、几何参数和外磁场频率.特别是当外磁场频率接近系统固有频率时,该驱动力相对较大,该结论可作为鱼尾设计和控制的主要思路和依据.     

基于纤维梁柱单元的钢筋混凝土柱往复荷载作用下破坏过程分析

为高效准确地模拟往复荷载作用下钢筋混凝土构件的破坏过程,基于结构精细化模拟分析平台(RSAPS)中的纤维梁柱单元模型,建立一种考虑损伤破坏的钢筋本构模型,并构建了材料破坏准则,从而建立了钢筋混凝土构件受力破坏的分析方法。应用RSAPS平台对钢筋混凝土柱往复加载试验进行模拟,结果表明考虑钢筋损伤破坏的模型可以很好地模拟构件的刚度和承载力退化过程,模拟结果与试验结果更为吻合;进一步对往复荷载作用下钢筋混凝土柱的破坏过程进行模拟分析,结果表明考虑钢筋损伤破坏的模型能够准确地模拟由于局部材料失效破坏导致的钢筋混凝土构件承载力退化、耗能能力降低等非线性行为,可以较好地描述往复荷载作用下钢筋混凝土构件的破坏过程,可用于地震作用下建筑和桥梁结构倒塌过程分析。     

仿生学习的机器鱼运动模式分析

运动行为建模是机器鱼研究领域的重点和难点,研究将一种新颖的仿生学习方法应用到多关节机器鱼运动模式学习和生成上。首先,通过视频采集设备对鲤鱼的运动行为进行记录,并对记录的视频数据作离散化处理后进行分析,提取得到了鲤鱼的3个基本运动模式:"巡游"、"游动转弯"和"C形急转"。然后采用通用内部模型(general internal model,GIM)对鲤鱼的运动模式进行学习,利用其函数逼近能力和在时间、空间上的可伸缩性,机器鱼可以学习、修正和再现真鱼的运动模式。最后结合红外传感器及避障算法实现了机器鱼的自主避障行为,从而证实了该方法的有效性。     

基于Fluent的多圆柱体绕流场数值模拟

 圆柱绕流一直是海洋工程研究热点,对海洋工程有重要意义。在海洋工程应用中,多圆柱间相互干扰现象普遍存在,多圆柱绕流特性一直是研究的热点和难点。为了分析多圆柱绕流场的形态结构,本文应用Fluent软件,采用数值求解RANS方程的黏性流方法,对典型的多圆柱黏性绕流场进行模拟。结果表明,串列双圆柱绕流场与圆柱间距有关;并列双圆柱尾流存在反向对称涡街;斜置双圆柱与3圆柱绕流场存在后柱抑制前柱涡的分离现象;方形排列4柱绕流场尾涡存在非对称性。同时表明Fluent软件对多圆柱体绕流场的数值模拟是有效的,本文采用的方法能定性正确地模拟多圆柱绕流的流动细节。     

基于重叠网格的潜艇旋臂试验数值模拟

潜艇水动力系数和流场特性对其操纵性的研究具有重要意义.为研究潜艇的定常回转运动,应用重叠网格法,对全附体潜艇回转运动的流场进行了数值模拟,并结合计算结果对潜艇回转的涡结构、艇体周围压力分布、速度场等流场结构进行了水动力分析.结果表明:重叠网格法对角速度系数的预报精度基本可以满足工程需求,但远不如对速度系数的预报精度;重...