【摘 要】
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目前,煤矿井下的探测与巡检任务通常由人或者特定机器人完成,复杂且恶劣的生产环境导致其运行受限。旋翼式无人机不受地面行驶条件限制,为煤矿井下巡检任务实现提供了新途径。然而,面向煤矿井下的狭闭飞行环境,为确保其飞行的安全性和稳定性,设计合理的旋翼式无人机结构十分必要。由此,本文给出一种面向煤矿井下飞行环境的四旋翼无人机结构设计方案。四旋翼无人机结构设计通常借助ANSYS三维仿真软件,通过对每个结构方案
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目前,煤矿井下的探测与巡检任务通常由人或者特定机器人完成,复杂且恶劣的生产环境导致其运行受限。旋翼式无人机不受地面行驶条件限制,为煤矿井下巡检任务实现提供了新途径。然而,面向煤矿井下的狭闭飞行环境,为确保其飞行的安全性和稳定性,设计合理的旋翼式无人机结构十分必要。由此,本文给出一种面向煤矿井下飞行环境的四旋翼无人机结构设计方案。四旋翼无人机结构设计通常借助ANSYS三维仿真软件,通过对每个结构方案进行数值模拟,分析获得其飞行稳定性。该方法十分耗时且依赖于设计者的经验。鉴于此,本文引入代理模型替代耗时的数值模拟过程,对结构方案加以评价;采用基于Q-learning的多目标进化优化方法,实现优化方案求解。具体研究内容如下:(1)面向四旋翼无人机结构,给出一种基于代理模型和Q-learning的多目标进化优化设计方法。以四旋翼无人机在飞行过程中所受阻升比和整机质量作为目标函数,采用Kriging代理模型评价阻升比,建立其结构优化的设计模型;根据当前解的收敛性和分布性,采用Q-learning机制,选取NSGA-II中的搜索算子和代理模型的更新准则。实验结果表明所提方法不仅可以获得较为满意的Pareto最优解集,而且缩短了计算时间。(2)为帮助决策者高效选取一个较为满意的四旋翼无人机结构设计方案,提出一种融入偏好的多目标进化优化设计方法。根据偏好半径,确定决策者的偏好区域;基于上述偏好区域,给出代表个体的选取机制,用于代理模型更新,从而使代理模型更新聚焦于决策者的感兴趣区域,降低模型更新代价。实验对比结果表明,该方法可以有效提高算法的性能,同时减轻决策者选取优势解的压力。该论文有图32幅,表13个,参考文献136篇。
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