基于模糊—进化理论的帆船运动路线规划研究

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帆船在海上行驶是一个极其复杂的过程,要受到海浪、海风及海流等环境条件变化的影响,是一个具有复杂环境、不完备信息的系统。帆船比赛是运动员驾驶帆船在规定的距离内比赛航速的一项运动。如何依据比赛时的海洋气象信息制定最优航行轨迹是比赛取胜的重要环节。利用现代信息技术和智能控制方法规划最优航行路线,指导帆船运动项目的科学训练,提高运动员成绩,促进复杂系统的理论研究,是一项具有实际应用和科研价值的课题。 从优化理论的角度来看,帆船运动路线的规划是一个时变、非线性、受约束、不确定性系统的优化问题,包括帆船力学特性、航行策略、航向控制、航向决策、路线规划等一系列相互关联的问题。 针对以上问题,本文在国家自然科学基金项目“基于模糊-进化理论的奥运帆船项目路线规划方法的研究”的资助下,展开基于模糊-进化理论的帆船运动路线规划的研究。具体的研究内容包括以下几部分: 1.首先对帆船的船体、风帆的受力、及帆船操纵运动及其干扰信号的数学模型进行了较详细的综述。 2.利用流体力学原理分析风帆、船体的受力情况及帆船运动情况,提出了依据风向变化调整帆转角,选择帆船最佳航向的控制策略。进行帆船行驶控制策略分析。与海浪和海流的干扰力相比,风向和风速的变化对帆船的航向和航速的影响最大。忽略海浪和海流对帆船行驶产生的扰动影响,依据对帆船受力情况及运动情况的分析,建立一定区段内航行时间最短的受约束非线性多元函数。利用约束最优化方法,求解不同风向时航行时间最短的转帆角和航向角,从运算结果中归纳出简单易行的航行策略。所推导出的航速预测公式以及航行控制策略,是后续进行帆船操纵运动智能控制以及帆船运动路线规划研究的必备前提条件。 3.提出了一种帆船操纵运动的模糊自适应控制方法。针对模糊逻辑系统有很强的知识表达能力和逻辑推理能力,但自学习能力比较差,而人工神经网络在自
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