“蓝鲸”号起重船调载仿真技术研究

发布时间：2020-10-20 23:37

　　 在海洋资源的开发过程中,用到的设备往往是大型的装置,这些装置的运输、安装、维修和拆卸离不开起重船的作业。伴随着起重船在实际施工中的广泛应用,为保证作业过程中的安全性、高效性和培训船员过程中的经济性,起重船模拟器的研究正在逐步深入。本文详细研究开发了“蓝鲸”号起重船施工过程中压载调载的仿真系统,该系统实时模拟起重船进行压载水调载时管网系统中各管元、舱室的流量变化,使起重船舶能够抵消起重作业引起的倾覆力矩,保持浮态稳性在安全范围内。本文在总结和分析“蓝鲸”号起重船在各种工况下起重作业特点的基础上,对其施工过程中的浮态和稳定性变化进行了深入的研究,设计并确定了压载调载仿真系统的浮态和稳性计算流程。同时,采用船级社对起重船的稳性标准进行了校核。针对仿真系统中压载方案自动生成的问题,在研究现有自动调载算法的基础上,分析总结了粒子群优化算法(PSO)的优点和局限性。本文提出了一种多目标略减粒子群优化算法(MORAPSO),并将其应用于起重船的自动调载控制当中。对改进前后产生的目标函数最优解进行了比较,证明了多目标略减粒子群算法的优越性。针对压载水舱流量问题,在总结和分析压载水管网特点的基础上,运用有限元节点法建立了压载水管网的数学模型,采用分割矩阵法求解各管网的流量、压力矩阵方程。通过实例计算得到了各管元的流量值,并与EPANET进行了比较,验证了有限元法节点法的可行性。最后,根据压载水调载仿真系统的开发环境,针对系统功能和系统模块结构等具体开发了一套完整的压载水调载仿真软件。利用起重船实际工况运行软件对此工况下调载的模拟仿真,将生成的实验数据与相应工况下实船的数据相对比,数据的误差保持在允许范围内。并且该系统能实时监测各压载水舱的相关数据,能根据不同工况自动生成压载水调整优化方案。
【学位单位】：山东交通学院
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：U674.35
【部分图文】：

连海事大学）从挪威引进雷达和海洋工程模拟器，上海海运学院从英国引进一套航海模拟器，并开展了研究研发工作，随后集美大学和其他各地航海院校相继也进行了引进及研发，为我国开展船舶模拟器研发工作奠定了良好的基础；大连海事大学自主研发的航海模拟器将视景、运动和驾驶进行模块化，最终全部集成到航海模拟器中，目前该技术达到了国际领先水平，也得到了国际认可，为我国在国际船舶模拟器研发领域争得了一席之地；哈尔滨工程大学也在虚拟仿真技术方面也取得了新的突破，通过对深水铺管起重船的驾驶、铺管、起重和动力定位等多方面进行研究，开发了一套深水铺管起重船驾驶模拟系统；2018 年 12 月 4 日，国内首家海洋工程数字技术中心在天津投入运营，由中海油与多家高校及科研院所联合研发完成，该中心设有浮托、吊装、水下作业、工程船舶四大仿真平台，开创了我国海洋工程数字仿真技术领域的先河，可为国内外海洋工程关键岗位人员提供模拟演练和培训，标志着我国在虚拟仿真技术研究与研发方面有了新的突破。

秦军超 “蓝鲸”号起重船调载仿真技术研究运用 MATLAB 软件进行算法验证，分别用基本粒子群算法和略减粒子群算法生成目标函数为横倾、纵倾平方的适应度函数值，如图 3.3、3.4 所示，从图中可以看出，伴随着粒子群进化代数的增加，出现局部最优解的概率增大，部分个体出现了早熟且收敛性比较差，且基本粒子群算法所求的适应度函数值普遍比改进后算法所求的适应度值偏低，不利于对应工况下压载水舱水量求得最优解。通过略减速度改进的粒子群算法得到的最优解集要优于传统的粒子群算法，局部最优解出现的频率变低，降低了早熟问题发生几率。

数为： mF Ff Ff Ff12（3.17）公式（3.17）中 ,00,0xxxFx（3.18）具体 MORAPSO 算法流程图如图 3.2 所示：图 3.2 略减粒子群算法流程图3.4.4 算法验证本文采用改进 MORAPSO 多目标略减粒子群优化算法作为起重船压载水系统自动调载算法，目标函数为公式（3.3）、（3.4）。在 MATLAB 环境下，将改进后的算法应用到试验中，粒子群优化算法中参数设定为：粒子群搜索空间为M =3，
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本文编号：2849318