基于舰船噪声的海底单参数反演

利用舰船噪声进行地声参数反演是近年来的热门研究课题之一。目前大多数利用舰船噪声的反演方法依赖于多参数海底模型,而多维参数的求解加大了反演的复杂度,因此,基于海底单参数模型,提出一种使用舰船噪声作为声源的海底单参数反演方法。基于实验数据进行海底单参数反演,并用反演得到的结果,对实验海域的传播损失进行预报。最后,对海底单参数与频率的关系进行了拟合和研究,验证了反演方法的有效性。     

基于简正波分析的海底参数反演

由于不同简正波存在的群速度差异,可以从到达时间结构上将它们分离开,提取相应的简正波参数.本文主要是对2002年1月黄海北部海域声传播实验数据进行处理,利用接收到的爆炸声传播信号,分析低阶简正波的频散关系,并根据其反演得到海底声速,结果同以前利用声传播损失的参数反演结果吻合.     

基于环境噪声的浅海海底单参数反演

利用环境噪声反演浅海海底声学特性一直是学者们研究的热门课题之一,目前绝大多数的噪声场建模方法依赖于多维海底模型,而多维参数的求解过程加大了反演的复杂度。减少反演参数个数可以有效降低反演的复杂性,提高反演的速度,以此为目的开展了基于单个参数海底模型的噪声场建模研究,并计算得到了基于海底单参数的噪声场空间相干系数表达式。通过与传统模型的对比,验证了该计算模型的有效性。结合实验数据,利用该模型对实验海域进行了海底单参数反演,并结合海底反射临界角确定了实验海域的沉积物类型为粉砂质砂,该结论与文献记载相吻合。     

改进型遗传算法在环境噪声反演海底问题中的应用

利用浅海环境噪声进行海底特性反演一直是学者们研究的热门课题之一,当考虑两层海底时,由于待反演参数较多,基于传统遗传算法的反演策略往往使反演过程陷入局部最小值,从而无法找到全局最优解。针对两层海底的情况,计算得到了浅海环境噪声场空间相干性的表达式,并对传统遗传算法进行了改进,通过引进自适应交叉和变异算子以及能够保持种群多样性的小生境技术来提高反演算法的性能。通过数值仿真,验证了改进后的算法较传统算法能更好地收敛到真实值;并针对一次海试数据进行了海底特性反演,获得了较好的结果。     

基于参数边缘分布的遗传算法在地声参数反演中的应用

经典的遗传算法和模拟退火算法对陷入极小值的免疫能力取决于代价函数极小值的分布和迭代搜索终止准则。提出了一种基于参数边缘分布的遗传算法,它不仅仅是从代价函数的大小来决定进化的趋势,而且也利用了参数分布的信息。仿真和实验数据处理表明它在多维地声参数估计中具有更好的稳健性。     

基于深海声影区海底反射损失的地声参数反演方法

海底的声速、密度、衰减系数等地声参数,在声场预报、目标定位中十分重要。因地声参数原位测量和海底采样在深海中实施困难,需要寻找新的方法来获取地声参数。在深海声影区环境下,直达波会随着距离的增加而逐渐消失,一次反射波及多次反射波是对深海声影区声场起重要作用的多途信号。文章首先对声影区多途达到结构进行分析,利用多次比较法得到随掠射角变化的反射损失,并对海底地声参数进行反演,然后将反演的地声参数代入声场模型得到海底反射损失,将其与实验测量结果进行比较,结果吻合较好。并通过对反演过程的散点图和后验概率进行分析,证明了反演结果的可靠性。该方法可用于深海声影区的海底地声参数的反演。     

海底介质特性反演方法研究

海底介质特性反演一直是水声研究里很活跃的领域,本文应用两种不同的反演方法,差分进化方法(DE)和自适应下山模拟退火算法(ASSA)分别对海底介质特性进行反演,并比较了这两种算法在解决海底介质特性反演问题的优缺点,特别是通过对噪声数据和试验数据的反演发现,差分进化方法虽然是一种效率高,鲁棒性好,收敛速度快的反演算法,但是在抗噪声能力方面显然不如自适应下山模拟退火算法.     

基于遗传算法的功能梯度材料参数的反演分析

采用一种基于遗传算法结合响应面插值的反演方法,利用微压痕实验和有限元模拟,对功能梯度材料(FGM)的本构模型参数进行识别分析.此方法首先以解耦的方式对压痕试验进行有限元模拟计算,然后利用三次拉格朗日插值函数构造荷载-位移响应面,并将响应面上插值得到的相关结果传递给遗传算法以实现材料参数的反演辨识.对功能梯度材料参数的反演研究表明:该方法在保证较高精度的同时能够极大地提高常规遗传算法的反演效率;另外,利用大、小压头组合的双压头模式对功能梯度材料进行压痕的反演分析,较之单压头能够获得更为合理的结果.     

基于遗传算法的多孔介质热物性参数的辨识方法

提出了一种基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的多孔介质相关热物性参数辨识方法.该方法改进初始条件、适应度值以及终止条件的选取,并利用种群的均方差检测种群的单一性,在保留历史最佳个体的基础上,保持种群的多样性,从而跳过局部最优点,达到参数辨识的目的.测量结果表明,采用该方法对模拟数据反演参数的相对误差最大为0.159%,对样品的实测温度与理论计算温度的平均误差为0.046℃.说明该方法对多孔介质相关热物性参数有着较强的辨识能力,是一种具有一定的精度和可靠性的参数辨识方法.     

基于改进遗传算法的光伏系统储能优化配置

为应对光伏发电随机性及波动性对电力系统造成的不利影响,可以从系统概率潮流角度分析光伏出力特征,进而研究储能的接入对于抑制该影响的可行方案.首先,建立概率潮流元件分布模型和储能选址定容模型,采用随机行走理论和拉丁超立方理论进行样本分析和排序;其次,以降低储能投资成本、降低支路有功越限概率和减少网络损耗作为优化目标函数并进...     

基于运动平台的海底混响建模与仿真

混响是主动声呐目标检测的主要干扰,混响的建模与仿真对研究水下信号处理具有重要的意义。以海底混响为研究对象,综合考虑发射信号的波形、海底散射体散射特性以及运动平台带来的多普勒频移等影响因素,提出了一种基于运动平台的海底混响仿真方法。该方法同时结合了散射原理与网络模型,具有明确的物理意义,且其仿真实现方法简单高效。最后,通过分析混响仿真信号的瞬时值、包络的概率分布、频谱特性以及时间相关性,验证了该方法对海底混响仿真的有效性。     

基于传统遗传算法的改进排爆机器人路径规划研究

针对传统遗传算法进化速度慢、容易陷入局部最优点等缺陷,提出了改进后新的路径规划算法。在判断路径中,基于闵科夫斯基原理对障碍物进行扩展;在构造路径中基于可视图原理进行改进,构造机器人的真正可行区域;在最短路径中对遗传算法中种群的初始化,个体的编码方法等问题做了详细的研究,并在选择算子中引入相似度的概念,大大扩大了初始种群的范围,避免进入局部最优点。最后通过仿真实验验证了此算法的可行性。     

遗传特征选择方法在水下目标识别中的应用

为了改善分类器的性能,提高水下目标识别的正确率,文中研究了遗传特征选择方法在水下目标识别中的应用,设计了一个新的合适度函数作为评价特征子集的准则。对wine数据集和海上实测的舰船辐射噪声数据集的仿真实验之结果表明,该方法可以选择出描述目标的有效特征子集,降低了特征集的维数,从而改善了分类器的性能。     

基于射线理论的海底混响建模研究

以海底混响为研究对象,在深入剖析混响形成机理的基础上,以射线理论作为研究方法,从网络模型的角度出发,建立起一种具有直观物理意义的海底混响模型。结合“互易性”提出了收发合置情况下的非相干海底混响信号模型,进一步简化后用于混响信号的预报以及混响平均强度的计算。仿真结果显示了该方法的有效性。     

基于改进蚁群算法的高精度水声定位航路规划

精确的水声定位是进行海洋资源勘探、海底管道敷设、海洋地形测绘等海洋开发活动的前提。其中一类典型的定位目标是可发射周期声信号的固定信标。文章利用单个自主式水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)对该类目标进行定位,其中一个关键问题是 AUV 的航路规划。传统的航路规划方法通常研究避障和路径长度最优化,未考虑定位问题的特殊性,而最终的定位精度是与航路息息相关的。因此,传统的航路规划方法容易导致所规划航路的定位精度较差。针对这一问题,文章在传统蚁群算法的基础上,首先引入 Bresenham 画圆算法规划圆形航路,保持定位目标处于 AUV 舷侧声呐视野范围内,避免信号缺失;同时在信息素设计中加入了定位精度因子,使得所规划的航路能充分考虑到定位精度。仿真实验表明,文中所提出的方法可以在传统航路规划避障能力、路径长度优化能力的基础上兼顾定位任务,提高针对声信标类目标的定位精度及定位鲁棒性。     

基于遗传算法的复合材料结构-声辐射优化研究

研究了外载荷作用下的复合材料结构振动响应和声辐射问题。在此基础上, 分析了复合材料的结构-声辐射优化设计模型, 基于遗传算法进行了对称型复合材料板结构的结构-声辐射铺层几何优化分析。数值算例表明, 复合材料板结构的铺层数、 铺层厚度和铺层角度等参数优化, 可以有效降低结构的振动和声辐射。数值算例结果验证了优化方法的有效性。     

基于改进自适应遗传算法的钢框架非线性优化设计

遗传算法在建筑钢结构设计中的应用不仅改变了传统的设计概念,而且可以丰富钢结构优化设计理论和方法,在经济建设中取得显著效益．在比较、分析、综合现有的一些改进方法的基础上,对基本遗传算法提出了一系列改进措施,形成了一种高效综合的遗传算法．改进算法采用最优保存策略和比例选择相结合的选择思路,设计了与进化代数相关的交叉概率和与个体适应度相关的变异概率．将该算法应用于以质量（造价）最小为优化目标的钢框架结构的优化设计中,结果表明,改进的遗传算法不仅可以获得满意的优化效果,而且还有效地提高了计算速度.