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基于智能优化算法的海洋地震拖缆控制规律设计与实验研究

摘要第6-8页
ABSTRACT第8-9页
第一章 绪论第13-26页
    1.1 课题研究背景第13-15页
        1.1.1 国际方面第13-14页
        1.1.2 国内方面第14-15页
    1.2 海洋勘探技术发展历程第15-17页
    1.3 海洋地震勘探拖缆系统第17-20页
        1.3.1 拖缆系统介绍第17-19页
        1.3.2 水鸟内部控制系统介绍第19-20页
    1.4 拖缆系统研究现状第20-23页
        1.4.1 数学模型建立与求解第21-22页
        1.4.2 仿真模拟与实验研究第22页
        1.4.3 控制策略研究第22-23页
    1.5 本文主要内容与创新点第23-26页
第二章 水下拖缆系统动力学模型第26-33页
    2.1 拖缆微元的数学模型第26-31页
        2.1.1 基本假设与坐标系统第26-27页
        2.1.2 动力学方程第27-29页
        2.1.3 外部作用力的确定第29-30页
        2.1.4 线性化模型第30-31页
        2.1.5 边界条件第31页
    2.2 “水鸟“节点处的数学模型第31页
    2.3 本章小结第31-33页
第三章 正弦激励下零浮力海洋拖缆动力特性与实验研究第33-49页
    3.1 实验目的及难点第33页
    3.2 零浮力拖缆数学模型第33-34页
    3.3 实验装置与设备第34-41页
        3.3.1 拖曳水池及拖车系统第34-35页
        3.3.2 零浮力拖缆第35-36页
        3.3.3 数据采集设备第36-37页
        3.3.4 正弦激励机构第37页
        3.3.5 弹性测力机构及标定第37-40页
        3.3.6 水下摄像机第40-41页
    3.4 实验方案设计第41-42页
        3.4.1 实验机构第41页
        3.4.2 实验过程第41-42页
    3.5 实验数据处理及结果第42-44页
    3.6 实验结果及分析第44-47页
    3.7 本章小结第47-49页
第四章 海洋勘探拖缆振动的边界控制策略第49-56页
    4.1 数学模型第49-50页
    4.2 目标函数的选择第50-51页
    4.3 边界控制规律设计第51-52页
    4.4 模拟仿真第52-54页
    4.5 本章小结第54-56页
第五章 基于蚁群算法的海洋地震拖缆控制器参数优化第56-71页
    5.1 蚁群行为描述第56-57页
    5.2 蚁群算法基本原理第57-60页
        5.2.1 TSP 问题描述第57页
        5.2.2 两个重要函数第57-58页
        5.2.3 TSP 问题蚁群算法的实现第58-59页
        5.2.4 蚁群算法计算流程第59-60页
    5.3 海洋拖缆的 PID 控制器第60-63页
        5.3.1 海洋拖缆 PID 控制器基本原理第60-62页
        5.3.2 Z-N 法控制器参数整定第62-63页
    5.4 蚁群算法寻优方案设计第63-66页
        5.4.1 节点和路径的生成第63-64页
        5.4.2 目标函数的建立第64页
        5.4.3 路径点的选择第64-65页
        5.4.4 信息素物质的更新第65页
        5.4.5 计算步骤第65-66页
    5.5 仿真计算第66-70页
        5.5.1 工况介绍第66-67页
        5.5.2 模型建立第67-68页
        5.5.3 仿真结果第68-70页
    5.6 本章小结第70-71页
第六章 基于模糊算法的海洋地震拖缆控制策略第71-84页
    6.1 模糊逻辑第71-72页
    6.2 水鸟定深控制的模糊控制规律第72-75页
        6.2.1 输入输出变量的模糊化第72-74页
        6.2.2 模糊规则的建立第74-75页
        6.2.3 清晰化第75页
    6.3 基于 MATLAB 模糊逻辑工具箱的模糊控制器设计第75-81页
        6.3.1 变量模糊化第77-79页
        6.3.2 模糊规则及解模糊第79-81页
    6.4 Fuzzy-PI 控制器及模拟仿真第81-82页
    6.5 本章小结第82-84页
第七章 总结与展望第84-86页
    7.1 研究总结第84页
    7.2 未来研究展望第84-86页
参考文献第86-90页
致谢第90-91页
攻读硕士学位期间发表论文情况第91页

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