【摘 要】
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水动力学参数是水下航行体设计的重点参数。对所选模型进行试验时,如果能用算法快速有效的辨识出重要的参数,将会对模型设计以及性能改良等方面有着至关重要的意义。因此,能找到优化算法求解就相当关键。在分析传统算法的过程中,发现遗传算法和模拟退火算法虽各有弊病,但正好可以优势互补。故而,本文就考虑将两种算法的优点结合起来,形成一种新的混合算法。首先就是在查阅资料,借鉴鱼雷在水下建立数学模型的方式,基于动力学
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水动力学参数是水下航行体设计的重点参数。对所选模型进行试验时,如果能用算法快速有效的辨识出重要的参数,将会对模型设计以及性能改良等方面有着至关重要的意义。因此,能找到优化算法求解就相当关键。在分析传统算法的过程中,发现遗传算法和模拟退火算法虽各有弊病,但正好可以优势互补。故而,本文就考虑将两种算法的优点结合起来,形成一种新的混合算法。首先就是在查阅资料,借鉴鱼雷在水下建立数学模型的方式,基于动力学和运动学的知识,在对水下航行器在水中所受力和力矩进行分析之后,对水下航行器建立空间运动学方程组,并对方程组进行化简;其次就是对辨识准则的选取和对参数辨识算法的选取。本文选用的辨识准则是最小二乘法,但是在使用过程中对其有一些优化变动;选取的辨识算法是免疫算法、遗传算法以及模拟退火算法。然后就是用不同的辨识算法对所选模型进行参数辨识,根据辨识结果的情况对上面三种算法进行取舍,就会剩下求解任务完成的更好的两种算法——遗传算法和模拟退火算法。接着把算法的缺点进行一定的改进,再将两者融合成为新的自适应遗传模拟退火优化算法。最后就是应用实际模型的试验情况对混合算法做有效性验证,得到了混合算法是有效的结论。
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