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1.
为提高遥控水下机器人的可靠性,研究了推力分配建模和基于递归神经网络的容错控制技术.以SY-Ⅱ遥控水下机器人为研究对象,针对其推力器布置情况进行推力分配建模,并以该模型为基础通过对偶原理建立机器人控制的能量函数,实现了递归神经网络形式的推力器容错控制算法.通过容错控制的仿真和实验表明,该算法具有较强的鲁棒性,能够根据推力器的不同故障状况,重新进行推力分配.使得要遥控水下机器人当一个主推和其它任意一个平面推力器正常工作,而其它平面推力器发生故障时,仍能准确地实现机器人的水平面两自由度容错运动控制.从而说明该算法在容错控制方面的优越性,提高遥控水下机器人的安全性和可靠性.  相似文献   
2.
提出应用减纵摇组合附体技术在穿浪双体船两片体艏底部分别加装一减纵摇组合附体,以改善其耐波性.针对原船型和改装后的复合船型开展了水池模型试验研究,试验内容包括静水阻力试验、规则波试验和不规则波试验,模型试验结果表明:加装组合附体船比原船静水阻力增加4%左右,且甲板上浪频率大幅降低,有效改善了原船的耐波性能.  相似文献   
3.
本文概述了NSMB(荷兰船模水池)船舶合作组织(CRS)在近年来所作的研究工作中的几个重要项目。其中包括了对于气垫船的研究、波浪载荷的研究以及在实验试验和在设计阶段预报船舶的操纵性等方面的工作概述,从中可以了解现今国外造船领域中所采用的新思维、新方法及新设备。  相似文献   
4.
通过最小二乘法支持向量机对主动吸收造波模型进行在线辨识,基于广义预测控制算法提出一种新颖的主动吸收造波策略.采用高阶边界元法与自由面混合欧拉拉格朗日模型建立二维推板造波数值波浪水槽,将预测控制器的输出作为造波边界条件,进行了不规则波主动吸收造波仿真对比试验与白噪声波谱的验证试验,并采用波浪入、反射分离算法进行分析.结果表明:预测控制器具有较好的鲁棒性和快速响应能力,对于模型试验中常用的波浪具有良好的主动吸收造波效果.  相似文献   
5.
针对海面运动载体所获得的可见光序列图像及图像自身特点,提出了一种既适应于海天背景下的小目标而又适应于海岸背景下的大目标的目标快速自动检测方法.首先,量化子图像的区域复杂度以及单元区域上、下邻域的灰度差异,以预测并定位海界限区域,摒弃不含海界限区域的图像;采用周围纹理抑制方法改进的Canny算子提取海界限区域的主要轮廓,并进行Hough变换而提取海天线或海岸线;依据海界线上的灰度环境判断背景,在划定线附近的局部区域,凭借该区域内海面灰度的平缓特性而对其进行聚类提取目标;分析剩余海面灰度的统计特征,求取属于海面区域的灰度范围,快速区分海面区域和非海面区域;最后,进行后续处理,以剔除伪目标并标记真实目标.结果表明,该方法处理单帧图像的平均耗时在100 ms以内,具有较好的准确性和实时性.  相似文献   
6.
基于S面控制算法给出了一种新颖的无反射造波策略.采用交流伺服控制技术,设计了单轴无反射造波机控制硬件系统,根据无反射造波控制算法与所用硬件产品的特性,编写了无反射造波控制软件.在简易水槽中进行了规则波的普通造波与无反射造波试验,并与以往的无反射造波方法进行了对比.试验结果表明:采用S面无反射造波方法时,造波机能够长时间地输出稳定的波形,与以往的无反射造波方法相比,S面控制算法体现了更好的吸收效果.给出的无反射造波机系统的设计方法可以为不规则波无反射造波的研究以及水池多轴造波机无反射造波系统的集成提供依据.  相似文献   
7.
从推导造波板的运动规律出发,讨论了海洋工程水动力学试验中白噪声不规则波及聚焦波这2类非常规波浪在水池中的生成技术;基于实测谱修正与波谱相位聚焦,在海洋工程水池生成了品质较好的白噪声不规则波与聚焦波,并给出了这2种波浪在水池中的测试结果.通过边界元数值计算方法对水池模拟的聚焦波进行了验证.结果表明:采用所述方法可以在试验水池中生成品质较高的白噪声不规则波及聚焦波,从而为提高常规海洋工程水动力试验的精度,缩短试验时间及后续开展海洋工程平台在恶劣海况中生存能力的研究提供了技术依据.  相似文献   
8.
以某微小型水下机器人为对象,对其进行受力分析,并考虑海流环境的影响,以空间六自由度运动方程为基础建立其运动仿真模型.通过带附体的模型试验,得到水下机器人阻力曲线和各主要水动力系数,应用面元法预报了其控制面的水动力特性,在此基础上建立了水下机器人的运动仿真系统,对其在水平面和垂直面内的操纵性能进行了预报,仿真试验结果表明此水下机器人具有良好的操纵性能,运动仿真系统可以作为控制器设计与调试的试验平台.  相似文献   
9.
针对水下成像的特殊性以及成像环境的复杂性,构造了基于区域矩的仿射变换不变量,以克服水下不确定因素给目标识别带来的困难。此外针对传统的BP神经网络存在收敛速度慢以及容易陷入局部极小值的缺点,引入粒子群算法对神经网络的学习训练进行优化。为了验证所提方法的有效性,对四类水下目标进行了特征提取以及神经网络识别实验。结果表明改进后的神经网络收敛速度快,并且获得了较高的识别准确率。  相似文献   
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