基于人工侧线系统的动载体流场感知

发布时间：2021-07-08 04:32

　　为增强水下航行器的导航和感知能力,通过模拟鱼类侧线在水下航行器中搭建人工侧线系统。介绍鱼类侧线的功能和人工侧线的国内外研究现状,分析侧线管神经丘的生物模型以及BP神经网络算法的原理;将实验和数值模拟方法相结合,分别收集水下航行器在不同流场环境下的静压数据;通过神经网络算法对流场的流速以及来流角度进行识别。结果表明:BP神经网络算法可有效识别流场参数,识别率达到95%以上。 

【文章来源】：兵工自动化. 2020,39(05)

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

侧线管神经丘受力分析

人工神经网络中一个神经元就是一个神经细胞，神经元是神经网络操作的基本信息处理单元。人工神经网络的模型如图2所示。令xj(t)表示t时刻神经元j接收来自神经元i的输入信息；oj(t)表示t时刻神经元j的输出信息，则神经元j的状态[18]可表达为

为了使载体更加贴近实际中的水下航行器，选用自治水下机器人(autonomous underwater vehicle,AUV)的圆柱形外壳作为人工侧线载体。圆柱形载体直径为160 mm，长度为378 mm，头部为圆球形利用压力传感器(MS5803-07BA)在载体两侧搭建人工侧线系统。载体形状以及传感器的排布如图3所示。2.2 实验平台的设计

【参考文献】：
期刊论文
[1]人造侧线系统综述[J]. 王伟,仲昆,谢广明.  兵工自动化. 2013(12)
[2]中国大鲵机械感受器的超微结构[J]. 杨国华,程红,付宏兰,马淑芳,白焕红.  动物学报. 2001(05)



本文编号：3270864