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基于粒子群优化算法的无人帆船参数辨识方法
申请人信息
- 申请人:浙江大学
- 申请人地址:310000 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
- 发明人: 浙江大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于粒子群优化算法的无人帆船参数辨识方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410238868.9 |
| 申请日 | 2024/3/4 |
| 公告号 | CN117829034A |
| 公开日 | 2024/4/5 |
| IPC主分类号 | G06F30/28 |
| 权利人 | 浙江大学 |
| 发明人 | 刘硕; 陈一凡; 王滔; 张宇; 林王林; 谢天; 张召召; 李景阳; 孙智勇 |
| 地址 | 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号 |
摘要文本
本发明公开了基于粒子群优化算法的无人帆船参数辨识方法，涉及无人帆船参数辨识技术领域包括，将无人帆船的帆拆除，在船尾部安装推进器，进行无人帆船的自由航行实验，并采集无人帆船航行的状态信息；构建无人帆船的MMG动力学模型，从而确定待辨识的参数；利用粒子群优化算法对待辨识的船体参数进行寻优，得到最优的待辨识参数；对帆进行CFD仿真，获取帆的待辨识参数；将船体参数和帆参数代入动力学模型，输出模型参数辨识结果。本方法可以克服传统辨识方法误差大、成本高的问题，有效降低对实验数据精度的依赖，提高模型参数辨识的效率和准确度。
专利主权项内容
1.基于粒子群优化算法的无人帆船参数辨识方法，其特征在于：包括，将无人帆船的帆拆除，在船尾部安装推进器，进行无人帆船的自由航行实验，并采集无人帆船航行的状态信息；构建无人帆船的MMG动力学模型，从而确定待辨识的参数，包括船体参数和帆的参数；利用粒子群优化算法对待辨识的船体参数进行寻优，得到最优的待辨识参数，包括纵横向、艏摇的船体附加阻力矩的水动力参数，转艏角速度引起的阻力增值和力矩增值参数，以及舵力系数的参数；对帆进行CFD仿真，获取帆的待辨识参数，包括帆受风时的升力系数和阻力系数；将船体参数和帆参数代入动力学模型，输出模型参数辨识结果。