申请/专利权人：浙江大学

申请日：2024-03-04

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN117829034A

主分类号：G06F30/28

分类号：G06F30/28;G06F30/27;G06F113/08;G06F119/14

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.23#实质审查的生效;2024.04.05#公开

摘要：本发明公开了基于粒子群优化算法的无人帆船参数辨识方法，涉及无人帆船参数辨识技术领域包括，将无人帆船的帆拆除，在船尾部安装推进器，进行无人帆船的自由航行实验，并采集无人帆船航行的状态信息；构建无人帆船的MMG动力学模型，从而确定待辨识的参数；利用粒子群优化算法对待辨识的船体参数进行寻优，得到最优的待辨识参数；对帆进行CFD仿真，获取帆的待辨识参数；将船体参数和帆参数代入动力学模型，输出模型参数辨识结果。本方法可以克服传统辨识方法误差大、成本高的问题，有效降低对实验数据精度的依赖，提高模型参数辨识的效率和准确度。

主权项：1.基于粒子群优化算法的无人帆船参数辨识方法，其特征在于：包括，将无人帆船的帆拆除，在船尾部安装推进器，进行无人帆船的自由航行实验，并采集无人帆船航行的状态信息；构建无人帆船的MMG动力学模型，从而确定待辨识的参数，包括船体参数和帆的参数；利用粒子群优化算法对待辨识的船体参数进行寻优，得到最优的待辨识参数，包括纵横向、艏摇的船体附加阻力矩的水动力参数，转艏角速度引起的阻力增值和力矩增值参数，以及舵力系数的参数；对帆进行CFD仿真，获取帆的待辨识参数，包括帆受风时的升力系数和阻力系数；将船体参数和帆参数代入动力学模型，输出模型参数辨识结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江大学 基于粒子群优化算法的无人帆船参数辨识方法

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