基于遗传算法的自航耙吸挖泥船疏浚参数优化_王湘

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耙吸挖泥船施工产量优化的原理和方法_王培胜

耙吸挖泥船施工产量优化的原理和方法_王培胜

耙吸挖泥船施工产量优化的原理和方法王培胜1,江 万1,陈伟里1,史美祥1,张 戟1,王柏欢1,朱小明2(1.上海航道局,上海 200002; 2.上海交大东伟科技有限公司,上海 200052)摘 要:阐述了自主开发研制的耙吸挖泥船针对土质变化,进行产量优化,改进施工工艺的主要数学模型。

该系统已通过验收并安装在上海航道局二公司航浚1003轮上,使用效果良好。

关键词:耙吸挖泥船;土质变化;产量优化;数学模型中图分类号:U 615.351.2 文献标识码:A 文章编号:1003-3688(2004)05-0008-02Principle and Method to Optimize Production ofTrailing Suction Hopper DredgersWAN G Pei-sheng 1,JIA NG Wan 1,CHEN W ei-li 1,SHI M ei-x iang 1,ZHA NG Ji 1,WANG Bai-huan 1,ZHU Xiao-ming 2(1.CHEC-Shanghai Dredging Cor por atio n,Shang ha i 200002,China ;2.Shang hai Jiao da D ongw ei Sci-T ech Co.Lt d.,Shang hai 200052,China)Abstract :T he paper ex pounds the majo r mat hematical models that hav e been dev eloped independent ly for trailing suction ho pper dr edg ers to o pt imize their pr oduct ion and impr ov e t heir w or king technolog y accor ding to the chang es o f seabed .T he self -dev elo ped system has been appro ved a nd accepted and hav e been wo r king ver y w ellsince being installed on Dr edg er Hangjun 1003o f the Seco nd Eng .Co mpany o f CHEC -Shanghai D redging Cor po ra tio n.Key words :tr ailing suctio n hopper dr edger ;sea bed cha ng es;optimizat ion o f pr oduct ion;mathemat ical m odel 近年来,计算机、传感器、自动控制、G PS 定位系统和网络等技术在耙吸挖泥船上广泛应用,大大提高了耙吸挖泥船的科技含量,国外新建的耙吸挖泥船已普遍采用全集成控制系统,即挖泥船驾驶台上诸如测量、疏浚、导航等子系统都通过网络快速连接起来,使信息资源得到共享。

自航式耙吸挖泥船疏浚性能评估系统设计分析

自航式耙吸挖泥船疏浚性能评估系统设计分析

自航式耙吸挖泥船疏浚性能评估系统设计分析摘要:本文分析自航式耙吸挖泥船疏浚性能评估时的指标,包括挖掘生产率、泥泵输送生产率,最终设计出疏浚性能的评估系统。

关键词:自航式耙吸挖泥船;疏浚性能;评估系统设计当下自航式耙吸挖泥船的疏浚性受到船操作人员工作经验以及见识的影响。

如果经验缺少或者疏浚性能评估不当,那么就不能准确评估出此船的疏浚性能,进而在实际施工中出现了工作效率低、疏浚性能较差的问题[1]。

针对此,需要研究一种可以评估该船疏浚性能的系统,利用此系统工作人员可以在面对不同疏浚装备的工况情况下以及不同土质情况时,合理评估疏浚性能,并从评估结果出发,选择合适的处理措施,从而优化挖泥船的疏浚效果。

1疏浚性能评估的指标分析耙吸挖泥船的施工特点,然后收集大量实际施工数据,从泥泵输送效率、耙头挖掘生产率的角度出发,建立不同指标结合在一起的疏浚性能的评价方案。

运用熵值法将此船疏浚性能的指标有多少权重确定出来,利用客观数据将真实疏浚性能反应出来,这样则可以避免工作人员凭借经验的评价,进而有利于提高该船的疏浚性。

1.1 挖掘生产率在实际施工中,有很多因素会影响到耙头的生产率,有一些因素和耙头自己特有物理性质有关,有一些因素和疏浚场合所存在土质类型有关。

当耙头进行挖掘的时候,整个过程就非常复杂,应有高压冲水和耙齿切削的配合,还要受到水下的施工环境影响,从而构建出耙头的挖掘生产率公式:W1=2KsLhvSc+a (1)公式:不同分级土质的时候,挖泥船的可挖掘效率Sc用表示;挖泥船速度(m/s)用v表示;耙齿挖掘深度(m)用h表示;耙头宽度(m)用L表示;水下环境的影响因素,一般取值的范围是0.7至0.9,用s表示;耙头的破土系数用k表示,一般取值范围是0.8至0.9;挖泥生产率修正值(m3/s)用a表示;挖掘生产率(m3/s)用W1表示。

当进行疏浚的时候,疏浚港口所在位置存在的土质多种多样,可能是几种土壤综合形成,以土壤可挖的难易程度进行分析,Sc的等级有几种取值范围,分成以下几种:困难挖掘程度,0-0.2;较难挖掘程度,0.2-0.4;尚可挖掘程度,0.4-0.6;较易挖掘程度,0.6-0.8;容易挖掘程度,0.8-1.0。

基于遗传算法的自航耙吸挖泥船疏浚参数优化

基于遗传算法的自航耙吸挖泥船疏浚参数优化


2 1 SiT c. nr. 0 2 c. eh E gg
基 于 遗 传 算 法 的 自航 耙 吸 挖 泥 船 疏 浚参 数 优 化
王 湘 杨 奕 飞
( 江苏科技 大学 电子信 息学院 , 镇江 2 20 ) 10 3

要 在 系统分析和 研究 自航 耙吸挖 泥船疏浚过 程 的基 础上, 以挖泥船疏 浚作业过程 为研究对象 ,通过控 制疏浚作 业参

响就会 增 大 。 因 此 优 化 时 必 须 考 虑 这 两 个 过 程 。
图 1的结构 图用 式 ( ) 示 。 1表
个完整的疏浚周期 由挖 掘装舱 、 航行到排放 区 、
排放 以及返 航到挖 泥 区 4个 过程组 成 , 挖泥船 的产量
取决于耙头 、 泥泵 和管道 的进舱 产量 过程 以及舱 内的 沉积过程 , 即挖掘装舱 过程。本文 以在疏 浚周期 内 , 泥 舱装载量最大化 为优 化控 制 目的 , 因此在疏 浚优 化控
沙淤积 ; 从安全和效率方 面考 虑 , 船舶航速必 须高 于规定最低航速 m 并且低于最高航速 j , 因 为 当船舶 航速 太慢 时 , 能 会 因如 水 流 和 风 力等 原 可
因而 出现倒 航 , 可 能 损 坏 疏 浚 管 道 和 耙 头 , 航 并 若
P 一 沙床 的密 度 ;
遗传 算法
疏浚优化 A
文献标志码
自航 耙 吸 挖 泥船 是 一 种 在 航 行 中从 底 部 挖 掘
溢流 堰高 度 , 是 装舱体 积 , 装舱 质量 。 m是
沙 和沉 积 物 的船 舶 … 。该 船 在 底 部 拖 曳耙 头 并 利 用 耙头 上 的高 压 冲水 和 耙 齿 破坏 沉 积 物 的凝 聚 性 。 使 用一 台离 心泵 吸 人 沙 和 水 的混 合 物 , 将 其 输 送 并 到 一个 货 舱 内 , 即泥 舱 。泥 舱 内设 有 溢 流 堰 , 以 可 将 多余 的水 和 低 浓 度 的混 合 物 排 放 至 海 中 。基 于

自航耙吸挖泥船疏浚性能评估系统设计

自航耙吸挖泥船疏浚性能评估系统设计
中图分类号 :U 1 66 文献标 志码 :A 文章 编号:10 — 6 8(0 ) 4 0 1 — 3 0 338 2 1 0—030 1
De in fDr dg ng Pe f r a eEv l to yse f sg o e i r o m nc aua i n S t m o
e i ec f rd c o n meea ae tepr r neo edeg g teb sdeg gprme rw i p rpi e fc n yo pout nadt v ut e o fi i i l sh f mac fh rdi , et rd n a t n h i a t hc i a por t e hs a
0 引言
1 性 能 评 估 指 标
11 干 土 吨 生 产 率 T S . DR
目前疏 浚过程 中通常有 2名 船员操 纵 l 艘挖 泥船 。 1 名船员辅助挖泥船 的驾驶并 决定船速 ,另 1名船员控制疏 浚与装舱过程 。由于疏浚 过程受到操作人 员的控制策 略和 干扰 条件 ( 疏浚深度 、土壤特 性 、海 底状况 ) 的影 响 , 如 需要不 断地调整 疏浚作业 状态 。因此 ,整 个疏浚过程 的性 能在很大程度上 取决 于挖泥船操作人 员的经验和见识 。 由 于 缺乏经 验或 缺少 有效 的评 估方 法来 判定 疏 浚性 能 的优 劣 ,造成施工效 率不高 、疏浚性能不好 的状况 。故提 出了
A src :B sdo es d foe nrle a ,hs rc rpss e o vla rd n e omac ae n b tat ae nt u yo ri a ddt tiatl pooe m t dt ea t de g gpr r ne sdo h t f g et a ie a h o ue i f b

耙吸挖泥船疏浚过程装舱优化研究

耙吸挖泥船疏浚过程装舱优化研究
第 l 2卷
第 5期
21 0 2年 2月







Vo 2 No 5 F b 01 L1 . e .2 2
17 — 11 ( 02 0 -0 50 6 1 8 5 2 1 )5 16 —4
S in e T c n l g n gn e i g ce c e h o o y a d En i e rn
() 1
式 ( ) , b、 d是 和 挖泥 船 相关 的参 数 , 1 中 0、 c和 对 于 同一 艘挖 泥船 , 些参 数 可 以取 实船 数 据 中多组 这
周期进行计算得到。P 为高压冲水喷嘴处的压力 。
12 泥舱模 型 .
的混合物质量取决于进入泥舱的混 合物密度 P 和
接监控和测量 , 所以耙头的建模只能使 用黑箱建模 的方 法 , 文 将 通 过 混 合 物 吸 人 流 量 、 速 和 高 压 本 航 冲水 模 拟 耙 头 吸 入 的 混 合 物 密 度 ]其 表 达 式 ,
如下 :
p =一 i b + i /P t + aQ + ih c  ̄ j d 口 2。 p

2 1 Si eh E g . 0 2 c T c. nr . g
交通 运输
耙 吸 挖 泥船 疏 浚过程 装 舱 优 化 研 究
钱 广 亭
( 江苏科技大学 , 镇江 2 20 ) 1 03


对耙 吸挖泥船疏 浚中装舱过程进行建模仿真 。将 某大型耙 吸挖泥船 作为研 究对象 , 以装舱 过程 中单 位 时间 内干土
v1 s l ^ o
密 度会 逐渐 增 大 。 在 溢 流 发 生 时 , 流 量 Q 溢 。和 溢

耙吸挖泥船装舱溢流过程中非黏性泥沙沉积与冲刷的模拟-2012.10.10

耙吸挖泥船装舱溢流过程中非黏性泥沙沉积与冲刷的模拟-2012.10.10

Abstract: In order to improve the loading effect, overflow is preferred in TSHD dredging if possible. Due to
2. Key Laboratory of Waterway Dredging Technology, Ministry of Transport, PRC, Shanghai 200120, China )
N
us, i
(7)
得到泥沙输移速度(udrift,i=us,i-u ):
式中: N 为粒径组总数。根据式( 1 )和( 2 ), 2udrift,i +u r 4 udrift,i = ( 1 - 1 ) 4 P - Ki ur,i r ts,i fs,i ts,i 2t t
放耙臂吸入海底泥沙装入泥舱来完成水底的清淤 疏浚 [1] 。装舱过程中,吸入的砂水混合物进入泥 舱后,一部分沉积留在舱中,一部分会随着溢出 说,掌握疏浚泥沙在泥舱中的沉积与冲刷的特性 对准确地预测产量和提高装舱工效、减少施工时 间极其重要,有必要对不同粒径泥沙在泥舱中的
收稿日期:2012-10-10
泥舱结构、泥沙组分等多重因素的影响,很难准确预测。利用CFD方法结合非黏性泥沙冲淤的经验公式,建立了TSHD超大 结果与以往成熟模型的结果基本一致。在此基础上,分析了装舱过程中沉积面的变化过程、不同粒径组的冲淤特点。该模
摘要:自航耙吸挖泥船(TSHD)在装舱周期中,在可能的情况下需要边施工边溢流以提高有效装载量。溢流损失量受到
(u, v, w)分别对应于(x, y, z)坐标系或(r, θ, z)
坐标系的对应方向值;(Ax,Ay,Az)是3个方向自

基于遗传BP神经网络的挖泥船耙头密度预测

基于遗传BP神经网络的挖泥船耙头密度预测

第 16 卷 2016 年第 10 期 10 月中 国 水 运 China Water TransportVol.16 OctoberNo.10 2016基于遗传 BP 神经网络的挖泥船耙头密度预测曹点点 ,苏摘1贞 ,叶树霞21(1. 江苏科技大学 电子信息学院,江苏 镇江 212003;2. 江苏科技大学 海洋装备研究院,江苏 镇江 212003) 要:耙吸挖泥船通过耙头吸入泥沙混合物,而耙头中混合物的形成是一个非常复杂的过程。

目前有通过最小二法拟合而得到耙头密度模型,但该模型受到的约束条件太多,存在一定的不准确性。

为了能够较为准确地预测耙吸 挖泥船耙头密度,文中结合了遗传算法和神经网络算法各自的优点,对网络的权值和阈值进行优化,然后对目标进 行预测。

为了验证算法的有效性,将遗传 BP 神经网络应用到耙头模型中对耙头吸入密度进行预测并和最小二乘拟 合的耙头密度模型进行比较。

仿真结果表明:遗传 BP 神经网络有很好的泛化能力,较最小二乘法有更高的准确性。

其能够有效的预测耙头密度,给施工人员提供建议值,提高疏浚效率。

  关键词:耙头模型;遗传神经网络;密度预测 中图分类号:P733.23 文献标识码:A 文章编号:1006-7973(2016)10-0107-02 2.遗传算法实现步骤 (1)种群初始化:遗传算法不能直接搜索参数的最优 值,而是要对参数进行编码使之成为染色体。

一般有实数、 位串等编码方法,文中使用实数编码法。

(2)适应度函数:其用于辨别个体适应能力的强弱。

实 际值和预测值之间的差值为适应度值 F ,适应度值越小,表 示染色体越优。

 一、引言 自航耙吸挖泥船产量来源于可以破坏泥沙凝聚性的耙 头,耙头的产量取决于耙头流量和密度。

泥泵的流量可以通 过改变泥泵的转速来控制,而耙头密度与航速,流量,耙头 角度,高压冲水,波浪补偿器压力等变量有关。

因此,为了 模拟耙头的吸入产量,耙头模型必须预测耙头吸入混合物的 密度[2]。

【CN109629622A】一种耙吸式挖泥船耙头【专利】

【CN109629622A】一种耙吸式挖泥船耙头【专利】
(74)专利代理机构 上海思微知识产权代理事务 所(普通合伙) 31237
代理人 刘翔
(51)Int .Cl . E02F 3/92(2006 .01) E02F 5/28(2006 .01)
(10)申请公布号 CN 109629622 A (43)申请公布日 2019.04.16
( 54 )发明 名称 一种耙吸式挖泥船耙头
权利要求书1页 说明书5页 附图5页
CN 109629622 A
CN 109629622 A
权 利 要 求 书
1/1 页
1 .一种耙吸式挖泥船耙头,包括固定体、活动罩和耙齿; 所述固定体用于将所述耙吸式挖泥船耙头固定在所述耙吸式挖泥船耙管上; 所述活动罩与所述固定体转动连接,所述活动罩为一带有开口的空腔结构; 所述耙齿设置于所述活动罩前端并位于所述活动罩的所述空腔结构内 ,所述耙齿 用于 对疏浚工作面进行施工; 其特征 在于 ,所述耙吸式 挖泥船耙头还包括一活 动罩封闭 结构 ,所述活 动罩封闭 结构 设置于所述活动罩上并围设所述空腔结构的开口 ,所述活动罩封闭结构用于与所述活动罩 和疏浚工作面共同形成一密闭空间,以使所述耙齿位于所述密闭空间内。 2 .根据权利要求1所述的耙吸式挖泥船耙头,其特征在于,所述活动罩封闭结构包括若 干个活 动罩封板 ,若干个所述活 动罩封板固定围设在所述活 动罩开口的 周边 ,若干个所述 活 动罩封板、所述活动罩和所述疏浚工作面形成一密闭空间 ,所述耙齿设置于所述密闭空 间内。 3 .根据权利要求2所述的耙吸式挖泥船耙头,其特征在于,所述活动罩封闭结构包括三 块活动罩封板,其中一块所述活动罩封板安装在所述活动罩前端,另外两块所述活动罩封 板安装在所述活动罩邻接所述活动罩前端的两侧,三块所述活动罩封板、所述活动罩和所 述疏浚工作面形成一密闭空间,所述耙齿位于所述密闭空间内。 4 .根据权利要求3所述的耙吸式挖泥船耙头,其特征在于,所述活动罩包括活动罩水 箱,所述活动罩水箱设置于所述活动罩前端,位于所述空腔结构内,所述活动罩水箱包括加 强筋板 ,所述加强筋板位于所述活 动罩和安装于所述活 动罩前端的活 动罩封板之间 ,用于 加固所述活动罩水箱。 5 .根据权利要求4所述的耙吸式挖泥船耙头,其特征在于,所述活动罩水箱包括水箱底 板,所述水箱底板所在平面与水平面之间的夹角为45 °±3°。 6 .根据权利要求5所述的耙吸式挖泥船耙头,其特征在于,所述耙吸式挖泥船耙头还包 括液压 油缸 ,所述液压 油缸位于所述固定体和活 动罩之间 ,用于控制所述活 动罩的 对地 角 度; 所述水箱底板所在平面与水平面之间的夹角为42 °,对应所述液压油缸可控制所述活 动罩的最大转动角度为50 °,所述耙吸式挖泥船耙头转动角度为3 °。 7 .根据权利要求6所述的耙吸式挖泥船耙头,其特征在于,所述耙齿切削面所在平面与 水平面之间的夹角为125 °±3°。 8 .根据权利要求5所述的耙吸式挖泥船耙头,其特征在于,还包括高压冲水装置,所述 高压冲水装置有两套,分别设置于所述固定体和所述活动罩; 每套所述高压冲水装置均包括高压喷嘴 ,所述高压喷嘴外围设置有耐磨块 ,所述耐磨 块用于保护所述高压喷嘴。 9 .根据权利要求8所述的耙吸式挖泥船耙头,其特征在于,所述高压喷嘴由耐磨陶瓷制 成。 10 .根据权利要求2-9任一项所述的耙吸式挖泥船耙头,其特征在于,所述活动罩封板 与所述活动罩可拆卸固定连接。
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自航耙 吸 挖 泥 船 是一 种 在 航 行 中 从 底 部 挖 掘 沙和沉 积 物的 船 舶
[1 ]
V t 是装舱体积, m t 是装舱质量。 溢流堰高度,
。 该 船 在 底 部 拖曳 耙 头 并 利
用耙头上的高压冲 水 和 耙 齿 破 坏 沉 积 物的 凝 聚 性。 使用一台离心泵吸 入 沙 和 水 的 混 合 物, 并将 其 输 送 到一个货舱 内, 即 泥舱。 泥舱 内 设有 溢 流 堰, 可以 将多余的 水 和 低 浓 度 的 混 合 物 排 放至 海 中。 基于 此, 挖泥船可继续 疏 浚, 让 粗 沙 沉 积 在 泥舱 的 底 部, 而含有细 沙 的 水 则 流 出 船 外。 一 旦 泥舱 内 装 满 了 足够的沙, 就可以收 起 耙臂 和 耙 头 然 后 驶 往 排 放 地 点。在排放地点, 疏浚 物 通 过开 启舱 底 泥 门。 排 放 结束后, 挖泥船驶回疏浚现场重新开始上述过程。 一个完整的疏浚周期由挖掘装舱、 航行到排放区、 排放以及返航到挖泥区 4 个过程组成, 挖泥船的产量 取决于耙头、 泥泵和管道的进舱产量过程以及舱内的 沉积过程, 即挖掘装舱过程。本文以在疏浚周期内, 泥 舱装载量最大化为优化控制目的, 因此在疏浚优化控 挖掘装舱过程起着主要作用。本文通过遗传算 制中, 法优化, 寻找最优疏浚作业参数, 以提高挖泥船效率。
max m t ≤ m t, Q i ≥ Q i, min v sh, min ≤ v sh ≤ v sh, max h o, min ≤ h o ≤ h o, max
( 3)3遗传算源自的参数优化遗传算 法 是一 种 基于 种 群 进 化 的 全局 优 化 搜
[5 ]
索算法
, 其具有自 适 应 的 迭 代 寻 优 搜 寻 和 直 接对
结构对象 进行 操 作的算 法特 点。 通 过 群 体 适 应 度 控制的遗传 操 作, 使 群 体 不 断 优 化, 从而 找 到 最 优 解。本文旨 在通 过 遗 传 算 法, 找 到 最 佳 进 舱 流 量、 最佳活动罩角度以 及 最 佳 疏 浚 时 间 等可 控制 参 量, 使得溢流损 失 最小, 干 土 吨 产 量最 大, 从而 寻找 出 挖泥效率最大化的控制策略。 挖泥船 疏 浚 优 化 模型 是一 个 约束 型 的 非线性 ( 2) 方程组, 对 于 这类 方程 组 的 求 解 方 法, 遗 传 算 法具 有一定的优势。在设 计 遗 传 算 法 时, 先要对一些参 适 应 度 函 数、 交叉 数进行 选 取: 包 括 种 群 的 大 小、 率、 变异率和最 大 进 化代数 等。 这 些 参数 的 选 择 对 遗传算法 的 性 能有 很 大的 影响。 遗 传 算 法具有 若 干基本步骤: 参数 编 码、 适 应 度 函 数 的 设 计、 初始群 体的设定、 遗传操作设计和控制参数设定。 3. 1 参数编码 设计遗 传 算 法 的第一 个 重 要 步 骤 就 是 对 所 解 问题的所有变量进行 编 码 表示, 编 码 表示 方 案 的 选 取很大程 度 上 取 决 于 问题 的 性 质 以 及 遗 传 算 法 的 设计步骤。 由于 挖 泥 船 疏 浚 优 化 问题 的 数 学 模型 方程式比较复杂, 未 知数比 较多, 所 以本文 采 用 实
2 ρi = av ( - adh Qi + bdh vsh + cdh ) + ( 1 - av ) ρw 1. 6 3 Q = k max( h - h , 2 o o t o 0) ( - )Q ρo = ρm ρw ms + ρw Qms + Qw Qms = max( Qo - Qw , 0) ρm - ρw ρq - ρm β Qw = A( 1 - μ) υso ρq - ρw ρq - ρw ρht - ρs hs ρm = h - h t s ρ = mt vt Qi 2 , 1 u = min ke hm hm = ht - hs t = Qi - Qo V m. = Q - Q t i ρi o ρo
王 湘 杨奕飞
( 江苏科技大学电子信息学院,镇江 212003 )


在系 统 分 析和研究 自 航 耙吸 挖 泥船 疏 浚 过 程 的 基础上, 以 挖 泥船 疏 浚 作 业 过 程 为研究 对 象,通 过控 制 疏 浚 作 业 参
数, 以提高耙吸挖泥船的疏浚效率。建立了 基 于 土壤 等 工况 条件 的 疏 浚 模型及目标 优 化 函 数, 并 应用 遗传 算 法进行 仿 真 优 “新海凤” 化。最后采用 号自航耙吸式挖泥船工程实测数据进行了仿真验证, 结果表明控制疏浚参数能够提高疏浚效率。 关键词 自航耙吸挖泥船 U674. 31 ; 遗传算法 疏浚优化 A 中图法分类号 文献标志码
2
目标函数
挖泥船 疏 浚 优 化 的目 标 是 单位时 间 内 干 土 吨
[3 ]
最大化
, 其目标函数为: J( · ) = TDS( T d ) T dis + T sail + T d )
TDS ( T d ) 是 在 疏 浚 时 间 T d 内 的 干 土 吨 量, 整 个疏浚周期由三个 时 间 段 组 成: 在 排 泥 现场 和 疏 浚 现场 之 间 的 总 航 行 时 间 T sail 、 排 泥 时 间 T dis 和 疏 浚 时间 T d , 在优化过程中, 总航行时间 T sail 、 排泥时间 T dis , 设定为已知量, 定为 1. 5 h。
[( ) ]
5214







12 卷
式( 1 ) 中: 基本常量, 通过校准和验证得到的常量: ρ w —水的密度; ρ q —石英密度 ; ρ s —沙床的密度; v so —未受扰动沉降速度; ke
— — —
于 m t, 以防止吸管内泥 max ; 入 流流 量 下 限为 Q i, min , 沙淤积; 从 安 全 和 效 率 方 面 考 虑, 船 舶航 速 必须 高 于规定最低航速 v sh, 因 min 并且 低 于 最 高 航 速 v sh, max , 可能 会 因如 水 流 和 风 力 等 原 为当船舶航速太慢 时, 因而出现倒航, 并 可能 损 坏 疏 浚 管 道 和 耙 头, 若航 速过大可能造成过 大的 拖曳 阻 力, 使得 耙 头 和 疏 浚 泥面脱离
5215
数编码。 3. 2 适应度函数 适应度函数是 执 行 适 者 生 存、 优 胜 劣汰 准则 的 唯一标准, 因此适应 度 函 数 的形 式 直 接 关系到 群 体 的遗传进 化 效 果。 本文 中 将 优 化 目 标 直 接 作 为 算 法的适 应 度 函 数, 该优化问题属于求解最大值问 题, 适应度 函 数 值 越 大 越 好, 即 输 入 量 取 不同 的 数 值, 使得目标函数在约束下越大越好。 3. 3 初始群体的设定 本优化器的设 计师基于 对模型 的 充 分 验证, 以 及对基本控制输入 量有了 全 面 的理 解, 因此 是 建立 在有一定 先 验 知 识的 前 提下。 本文 首 先产生 一 个 合适的初始群体: 进 舱 流 量 Q i 、 耙头活动 罩 角 度 αv 和疏浚时间 T d 。 3. 4 遗传操作设计 本文中 遗 传 算 法 的 具 体 参 数 选 取 为: 种 群 数 100 , 交叉率 0. 8 , 迭 代 次 数 100 。 根据 数 学 模型, 运 用 Matlab 仿真软件, 得到最优的进舱 流 量 Qi , 耙头 活动罩的角度 α v , 以及疏浚时间 T d 。 3. 5 算法终止条件 在实际应用遗 传 算 法 的 时 候, 是 不 允许 它 无 休 止的优化下去的, 而且 通 常 问题最 优 解 也 有可能 知 道, 因此, 需要一定条件来终止算法的进程。 本文将 疏 浚 过 程 分成 三 个 阶 段, 在此 基 础 上, 设计了三 个 终 止 条 件。 第一 个 阶 段 是 从开始 疏 浚 到达最大 舱 容, 一 旦 疏 浚 达 到 最 大 舱 容, 这一阶段 的疏浚就结束; 第二 阶 段 是由 最 大 舱 容达 到 最 大 恒 载重所需要 的 时 间, 一 旦 达 到 最 大 载 重, 这一阶段 的疏浚就结束; 前面 两 个 阶 段 的 约束 条 件是由 挖 泥 船的基本 属 性 决定 的。 从 第 二 个 阶 段 开始 就 开始 有溢流, 会 溢 出 一 定 密 度 的 水 沙 混 合 物, 根据 前 一 个周期估 算 出 的 溢 流 密 度, 当 溢 流 密 度过 高 时 候, 疏浚就 停 止。 第 三 个 阶 段 是 从 达 到 最 大 载 重 到 溢 流密度过高这一阶 段, 在这个 阶 段 中 利 用 溢 流 密 度 进行限制。图 2 给出基于遗传算法的疏浚优化的算 法流程图。
图1 装舱过程结构图
耙吸挖泥船的 产 量 取 决 于 两 个 过 程, 即取决于 耙头的 挖 掘 过 程 以 及 舱 内 的 沉 积 过 程。 大 流 量 的 高进舱产量可能会 对 沉 积 过 程 产生 负 面 影响, 即导 致较大的溢流损 失。 当 沙 的 粒 径 比 较小 时, 这种影 响就会增 大。 因 此 优 化 时 必 须 考 虑 这 两 个 过 程。 图 1 的结构图用式( 1 ) 表示。
第 12 卷 第 21 期 2012 年 7 月 1671 — 1815 ( 2012 ) 21-5213-04







Science Technology and Engineering
Vol. 12 No. 21 Jul. 2012 2012 Sci. Tech. Engrg.
基 于 遗传 算 法的 自航耙吸挖泥船疏浚参 数 优 化
[4 ]
冲刷携带流量系数 ;
a dh , b dh , c dh —取决于土壤的参数; A —固体颗粒通过的截面面积 ; k o —溢流堰的形状和周长的参数; β —沉降方程式中基于颗粒雷诺数的指数; 变量: α v —耙头活动罩角度; Q i —进舱混合物的流量; ρ m —混合物平均密度 ; Q o —混合物的溢流流量; Q ms —混合物层的流量; m t —泥舱中的总质量; Q w —水的流量; ρ i —进舱混合物的密度; h s —沙床高度; ρ o —混合物的溢流密度; V t —混合物在泥舱中的总体积。
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