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粒子群优化算法研究及其在船舶运动参数辨识中的应用     在线阅读 整本下载 分章下载 分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 Particle Swarm Optimization Methods and Its Applications in Parameter Identification of Ship Motions
【作者】 戴运桃;
【导师】 赵希人;
【学位授予单位】 哈尔滨工程大学;
【学科专业名称】 系统工程
【学位年度】 2010
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 哈尔滨工程大学
【网络出版投稿时间】 2011-01-20
【关键词】 粒子群优化; 参数辨识; 进化粒子群; 分阶段搜索; 纵向运动; 横向运动;
【英文关键词】 particle swarm optimization; parameter identification; evolution particle swarm optimization; perioding searching; vertical motion; lateral motion;
【中文摘要】 在船舶运动控制领域,建立船舶运动数学模型有两个目的:建立船舶操纵模拟器,为研究闭环系统性能提供一个基本的仿真平台;直接为设计船舶运动控制器服务。通过理论计算或实验得到的水动力参数精度难以保证,因此,目前大多采用辨识的方法得到水动力参数。从算法执行过程来看,水动力参数辨识问题可以归结为优化搜索问题。 粒子群优化算法是20世纪90年代提出的一种群智能优化算法。其优越的问题求解模式在优化问题的求解中取得了极大成功,引起了相关领域学者的广泛关注。实践已经证明,粒子群优化算法能够很好的解决复杂非线性条件下的多约束优化问题。本文主要针对粒子群优化算法及其在船舶运动水动力参数辨识中的应用进行研究,论文主要研究工作如下: 1.概述了粒子群优化算法的基本原理,并对粒子群优化算法的拓扑结构进行了详细的分析,阐述了粒子群优化算法的拓扑结构对算法性能的影响,给出了不同结构的粒子群优化算法对标准函数在算法性能、收敛速度、达优率等方面的测试结果。 2.分析了简化粒子群优化算法的收敛特性,并通过大量实验,详细分析了粒子群优化算法中各参数对算法收敛精度、达优率等方面的影响,提出了一种利用一个顶层粒子群优化算法对底层用...
【英文摘要】 In the field of ship motion control, there are two purposes to establish the ship motion model. One is to establish a ship maneuvering simulator, providing a basic simulation platform for the study about close-loop system. The other is to service the design of ship motion controller. It is difficult to guarantee the accuracy of hydrodynamic parameters obtained through theoretical calculations or experiments, so many people obtain the hydrodynamic parameters by the identification algorithm. In the process of...
【更新日期】 2011-04-22

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导师:赵希人    导师单位:哈尔滨工程大学    学位授予单位:哈尔滨工程大学
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