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基于粒子群优化神经网络的水下链式机器人直航阻力预报
基于粒子群优化神经网络的水下链式机器人直航阻力预报
作者:
俞建成
康帅
张进
胡峰
金乾隆
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
水下链式机器人
神经网络
粒子群算法
阻力预报
摘要:
多单体水下机器人串联组成的水下链式机器人具有航行效率高、稳定性能好、搭载能力强等优势,对其直航阻力的精确预报可实现更有效的运动控制和更合理的动力编组.针对由于水下链式机器人各单体间耦合关系复杂及使用计算流体力学分析阻力耗时较长导致无法快速准确进行阻力预报问题,开展了水下链式机器人直航阻力预报研究.利用计算流体力学分析获得大量输入量(单体数量、航速和单体间间距)与输出量(直航阻力)样本数据,使用BP神经网络建立输入量与输出量模型关系,并通过粒子群算法优化神经网络的初始权值和偏差以改善BP神经网络易陷入局部极值点和过拟合等问题.由大量测试样本的预报结果可知:基于粒子群优化的BP神经网络算法比传统BP神经网络算法预报结果更准确,在给定不同速度和间距测试中均方误差分别降低了2.04×10-5和7.40×10-6;在5单体水下链式机器人以0.25 m/s2的加速度做匀加速运动过程中,基于粒子群优化的BP神经网络模型预报结果的平均相对误差为0.42%,精度较高.试验结果说明所提方法是可行且有效的.
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文献信息
篇名
基于粒子群优化神经网络的水下链式机器人直航阻力预报
来源期刊
机械工程学报
学科
工学
关键词
水下链式机器人
神经网络
粒子群算法
阻力预报
年,卷(期)
2019,(21)
所属期刊栏目
机构学及机器人
研究方向
页码范围
29-39
页数
11页
分类号
TP242
字数
6746字
语种
中文
DOI
10.3901/JME.2019.21.029
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传播情况
被引次数趋势
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引文网络
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研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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机械工程学报
主办单位:
中国机械工程学会
出版周期:
半月刊
ISSN:
0577-6686
CN:
11-2187/TH
开本:
大16开
出版地:
北京百万庄大街22号
邮发代号:
2-362
创刊时间:
1953
语种:
chi
出版文献量(篇)
12176
总下载数(次)
57
总被引数(次)
241354
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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