摘要：针对传统等效源模型的磁场预测精度和稳定性易受等效源参数设置(数量和位置)影响的问题,本文提出了利用遗传神经网络重构等效源的舰船磁场预测算法。以传统的等效源理论为基础,利用人工神经网络的非线性学习能力和遗传算法的自适应寻优功能,通过多次网络训练,得到一个隐性的等效源模型;设计了数值仿真试验和船模试验,把包含场点和源点信息的系数向量作为神经网络的输入,把近场平面的磁场测量值作为输出,代入隐性等效源模型。结果表明:该方法的磁场预测精度优于传统等效源模型,对船模磁场垂向分量的预测误差小于5%,具有工程应用价值。

摘要：针对磁场积分法非对称稠密系数矩阵导致在大规模船磁建模中计算效率低的不足,提出了一种基于磁场积分法和快速多极子的舰船感应磁场快速预报方法,阐述了其基本原理,重点推导了聚合、转移、发散等基本理论公式,并给出了相应数值实现方法及编程流程。该方法将磁场积分法只需剖分源区、易于处理船磁等开域问题的优点与快速多极子在迭代过程中加速矩阵矢量乘积运算的优点相结合,使得船磁计算效率大大提高。设计的球体感应磁场解析算例和地磁作用下简化艇模主舱段感应磁场实验算例表明,该方法在保证较好精度的前提下,大大减少了计算时间,可实现舰船感应磁场的快速计算,具有很高的工程实用价值。

摘要：针对电磁发射用永磁同步直线电机的磁场解析及推力波动优化问题,建立单边发射电机磁场解析模型,利用矢量磁位及边界条件,分别对次级Halbach永磁阵列及初级六相绕组磁场进行解析,得到气隙磁场分布,进而建立单边发射电机主要结构参数与电磁推力间的函数关系。选取永磁阵列极弧系数及厚度、初级绕组宽度及厚度4个参数作为优化变量,利用遗传算法寻找设计变量的最优组合,使发射电机单边电磁推力波动最小化。分析结果表明:磁场解析结果精度较高,电磁推力计算误差满足工程分析的需要;优化后的单边发射电机平均推力提升1.21%,峰均力比下降62.688%,通过解析及仿真结果的对比验证了理论推导的正确性及优化方法的合理性。

摘要：积分方程法被广泛应用于舰船磁场反演建模当中,但模型要求有足够多的测量点用于获取舰船在特定深度的磁场。针对积分方程法利用近场磁场建模时精度较差的问题,提出一种增加约束方程的改进措施,并分别开展了薄钢板模型和三维舰船模型磁场数值仿真。采用有限元方法对舰船内部测量点进行初始化选择,基于舰船内部磁场测量值构建了反演模型,采用奇异值分解法求解磁源参数并预测船外空间磁场,舰船外部空间磁场预测结果的均方根误差小于12%。舰船舱段模型磁场推算实验表明,由舱段内部磁场预测外部磁场的均方根误差约为13%,证明了所提出方法的有效性,可以改善传统反演模型的不稳定和精度不足的问题,研究结果可为舰船闭环消磁的算法设计提供思路。

摘要：针对航海模拟器中船舶运动数学模型建立过程过于复杂、仿真的有效性难以验证的问题,结合船舶自身机动特点设计了一种新的船舶运动参数发生器,可生成航海模拟器所需的各船舶运动参数。首先,在响应模型的基础上,建立了基于线加速度和角速度(linear acceleration and angular velocity,a&ω)的船舶运动模型。然后,通过船舶运动微分方程求解了船舶位置、速度、姿态、航向等运动参数信息。最后,提出相似度评估指标并将其应用于基于实测数据的仿真的验证。仿真验证结果表明,船舶运动参数发生器能有效地模拟船舶在多种机动状况下的运动,各船舶运动参数的相似度均在80%以上,是一种有效的航海模拟器的船舶运动模拟仿真研究方法。

摘要：针对电机的电磁振动噪声问题,发现了提高电机气隙磁密的正弦性不一定能够降低电机的振动噪声。鉴于此,分析了引起电机振动和噪声的主要力波阶次和频率,并探究了气隙磁密3次谐波与电机振动噪声的具体函数关系。为了分析引起电机振动和噪声的主要力波阶次和频率,在利用解析法的基础上排出力波表,确定了主要噪声源。为了探究气隙磁密3次谐波对电机振动噪声的影响,建立了气隙磁密及径向力波的数学模型,并通过遗传算法求解了电机气隙磁密3次谐波的最佳幅值。分析结果显示,提高气隙磁密正弦性不一定能够降低电机振动噪声,气隙磁密3次谐波在一定范围内存在最优值使得电机振动噪声最小。分析结果为低噪声电机的设计提供了参考依据。

摘要：为了满足水下航行器对于长航时、高精度和高隐蔽性的导航定位需求,提出一种基于自适应鲁棒的桑迪亚惯性地形辅助导航(Sandia inertial terrain-aided navigation,SITAN)算法的惯性/重力组合导航方法。首先建立了惯性/重力组合导航系统的数学模型,然后对系统的可观测组合状态进行了分析,研究可用于SITAN匹配算法的系统状态变量,最后通过比较滤波过程中新息协方差矩阵的递推值与计算值之间的差异,设计了一种新型的补偿因子,并提出了自适应鲁棒的SITAN匹配算法。分别选取了3片不同海域进行长航时仿真试验,结果表明,传统SITAN算法均无法完成长航时稳定的匹配导航;与基于Sage-Husa自适应滤波的SITAN算法相比,所提改进算法位置误差的均值和标准差平均提高15.2%和41.4%,提高系统定位精度的同时,增强了系统的鲁棒自适应能力。

摘要：采用自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)磁测平台可开展海洋地磁场测量、水下磁性目标探测和识别等工作,AUV磁测平台具有广阔的应用前景,但目前AUV载体磁干扰补偿技术研究尚不成熟,制约着水下航行器测磁精度。基于磁测平台抗磁干扰基本原理,提出一种基于线性种群规模缩减和成功历史的参数自适应差分进化(Success History-based Adaptive Differential Evolution with Linear Population Size Reduction,L-SHADE)算法的AUV载体磁干扰参数辨识的数值模拟方法。用磁偶极子和旋转椭球壳混合模型来等效模拟AUV载体磁干扰,通过模拟航行获得多组磁测数据,据此建立磁干扰参数辨识模型,并采用L-SHADE算法求解。通过数值模拟实验定量分析研究磁测平台测磁精度随磁传感器、平台姿态及航向等误差的传播规律。研究结果表明:当磁传感器测量精度为10 nT、姿态测量精度为0.01°、航向测量精度为0.1°时,测磁误差可小于100 nT。设计的AUV磁测平台抗干扰试验表明,地磁场总量最大相对误差为1.07%。

摘要：消磁站海底敷设磁传感器是舰艇磁场测量的主要形式之一,水下磁传感器的位置偏差直接影响着舰艇磁场的测量精度和防护能力评估。针对现有方法难以准确定位消磁站水下磁传感器的问题,提出一种基于动态学习策略多群体粒子群的消磁站水下磁传感器位置校正方法。该方法首先将通电载流线圈等效成磁偶极子磁源,再通过线性多重计量方法改变磁源与磁传感器的相对位置以获取多组磁传感器磁场测量数据,据此建立水下磁传感器位置校正模型,并采用动态学习策略多群体粒子群优化算法优化求得位置偏差矢量,从而实现水下磁传感器位置的高精度校正。在综合分析磁偶极子等效误差等主要影响因素的基础上,设计了数值模拟实验和物理缩比模型实验,结果表明:该方法可有效解决消磁站水下磁传感器的位置校正问题,校正后x轴、y轴和z轴三个方向的位置误差均小于0.1 m。经过校正后的消磁站磁场测量精度可以满足舰艇磁场测量要求,该方法可以对消磁站位置安装偏差不大于0.3 m的水下磁传感器完成校正工作,具有较好的实用价值。

摘要：传统基于地球物理场的匹配辅助惯性导航方法在基础数据变化特征不明显或数据缺乏等苛刻条件下,难以实现有效匹配定位。为解决这一问题,提出了一种单信标测距辅助惯性导航系统(INS)的方法。首先,在单信标测距解析基准图上引入相关极值匹配辅助导航算法并进行重新建模。然后,采用差分进化寻优算法对该模型进行解算,并设计了一种固定匹配序列长度的建模方法以解决相关极值匹配算法实时性差的缺点。所提方法在缺乏地球物理基础数据条件下,仅需在海底布放单只声信标即可实现局部海域水下高精度实时定位。同时,由于采用的测距基准图为解析形式,所提方法也能较好地解决离散匹配算法定位精度受限于基准图分辨率等问题。最后,设计了相关实测实验,实验结果表明当惯导定位误差累积为1529.4 m时,采用所提方法与单信标匹配,定位误差减小为111.8 m,算法的有效性得到了验证。