上海交通大学学报

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双向剪切流作用下柔性立管平均阻力特性研究

付雪鹏, 付世晓, 张萌萌, 许玉旺, 任浩杰, 孙童晓

2024,58 (11): 1637-1643.
doi: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2023.124

摘要 ( 168 )

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PDF(2195KB) ( 237 )

中国南海存在由内孤立波诱发形成的特殊双向剪切流场.开展了双向剪切流场下的涡激振动状态柔性立管的阻力特性实验研究,基于模态分析法以及张力梁弯曲理论处理实验测量应变时历得到了立管模型的平均阻力,分析了双向剪切流下的柔性立管初始位移、平均阻力以及平均阻力系数特性,确证了双向剪切流具有与线性剪切流相当的阻力系数放大效果.同时发现了双向剪切流下柔性立管独特的中部剪力极值特性,提出剪力系数并拟合得到了双向剪切流下柔性立管中部剪力极值经验公式,该公式将为南海立管设计提供强度校核外载荷输入.

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基于矢量场制导法和模型预测控制的船舶路径跟踪与避碰

何宇, 欧阳子路, 邹璐, 陈伟民, 邹早建

2024,58 (11): 1644-1653.
doi: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2023.121

摘要 ( 247 )

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PDF(3125KB) ( 440 )

为提高船舶路径跟踪和避碰效果,提出了一种基于矢量场制导法的模型预测控制方法.首先,采用矢量场制导算法将船舶的路径跟踪和船舶避碰问题转换为航向控制问题;然后,采用一阶 Nomoto 响应模型作为模型预测控制的动力学模型,考虑船舶的舵角输入受限问题,引入干扰观测器对模型误差项和环境扰动进行补偿,并应用Lyapunov理论证明了所设计的路径跟踪控制系统的稳定性;最后,设计了基于矢量场制导法的避碰策略,使船舶在路径跟踪的过程中同时完成自主避碰.仿真计算结果表明,开发的方法可以使船舶在波浪干扰作用下准确地跟踪目标路径并有效实现避碰.

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基于物理信息神经网络的船舶螺旋桨尾流场重构

侯先瑞, 周星宇, 黄骁骋

2024,58 (11): 1654-1664.
doi: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2023.101

摘要 ( 360 )

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PDF(18611KB) ( 952 )

将物理信息神经网络(PINN)应用于船舶螺旋桨尾流场的重建.介绍了PINN的原理和基本框架;应用PINN求解Burgers方程,对PINN求解偏微分方程的可行性进行验证.利用计算流体力学(CFD)软件STAR CCM+对KVLCC2螺旋桨的敞水特性进行了数值模拟,得到了该桨在敞水中运动的流场信息.基于数值模拟得到的敞水桨流场特性信息,构造PINN训练样本集对PINN进行训练;训练后的PINN用于推断控制方程在任意时间和空间坐标的近似解.将PINN得到的速度和压力分布与STAR CCM+模拟的速度和压力分布进行了比较,对比结果验证了PINN在尾流场重建中的可靠性.研究结果表明,PINN可以应用于船舶螺旋桨尾流场的重建.

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立式圆柱液舱内自由液面三维旋转晃荡试验研究

刘东喜, 马仁杰, 蔡文娟, 卢天择

2024,58 (11): 1665-1673.
doi: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2023.082

摘要 ( 117 )

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PDF(15299KB) ( 286 )

搭建了一套液舱晃荡模型试验装置,并开展立式圆柱形液舱内一阶与二阶共振三维旋转波研究.试验发现:当外部激励频率等于自由液面运动的一阶固有频率时,液舱内出现了平面波、旋转波与破碎波3种典型波形;当外部激励频率接近自由液面运动的一阶固有频率时,圆柱液舱内出现了调制波,即所谓的“拍频现象”;当外部激励频率等于自由液面运动的二阶固有频率时,液舱内出现了二阶模态波、二阶模态旋转波与不规则波3种典型的波形.研究结果可为海洋工程设计人员设计浮式平台的圆柱液舱提供参考.

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泵喷推进器间隙流场尺度效应数值研究

杨春, 郭春雨, 孙聪, 王超, 岳启辉

2024,58 (11): 1674-1686.
doi: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2023.147

摘要 ( 136 )

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PDF(54428KB) ( 295 )

由于泵喷推进器转子与导管之间有间隙的存在,内流场特性较复杂.为了探究尺度效应对泵喷推进器间隙流场的影响,采用非定常雷诺平均Navier-Stokes(URANS)方程和SST k-ω 湍流模型,利用全结构化网格对计算域进行离散处理,滑移网格用于处理转子和其他部件之间的相对运动.首先通过网格不确定分析来验证本文数值方法的可行性,数值计算结果与模型试验数据进行了比较,两者吻合良好;然后对3种尺度泵喷推进器模型的敞水性能进行了数值计算,从涡量场和压力场的角度进行了分析.结果表明,全进速系数下,实尺度模型的效率会提高;实尺度模型的叶梢泄漏涡(TLV)涡量溃灭提前,涡量强度更低,并且TLV涡核中心压力系数更小,间隙间的脉动压力幅值更低.

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电伴热下极地装备踏步板构件的对流换热影响

韩雪阳, 吴琳, 刘志兵, 于东玮, 孔祥逸, 张大勇

2024,58 (11): 1687-1697.
doi: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2023.042

摘要 ( 38 )

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PDF(10452KB) ( 7 )

为解决恶劣极地环境引起的海洋装备防寒问题,工程上通常采用电伴热的方式.采用数值模拟和实验的方法,对电伴热踏步板构件在典型极地环境下热平衡的影响因素进行分析.环境要素为风速和温度,风速为0~40 m/s、温度为-40~0 ℃.基于数值仿真和实验测试获得电加热踏步板构件在不同风速及温度下的对流换热系数.结果表明,增大风速和降低温度都会增大踏步板的对流换热系数;风速是影响踏步板换热的主要因素,而温度的影响较小.基于实验数据,参考平板构件对流换热的经典理论,建立电加热踏步板构件的对流换热系数预测模型,并采用数值仿真验证该模型的正确性.

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系统不确定的深海钻井立管解脱反冲智能控制

王向磊, 刘秀全, 刘兆伟, 畅元江, 陈国明

2024,58 (11): 1698-1706.
doi: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2022.455

摘要 ( 126 )

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PDF(3649KB) ( 220 )

深海钻井立管系统紧急解脱后的反冲控制是深海油气钻探中的必备技术,但系统动力参数在多方面具有不确定性与难测性,给实际反冲控制带来了严峻挑战.建立系统模型不确定条件下的立管反冲智能自适应控制方法,通过反冲控制名义状态空间方程与闭环系统稳定性推导考虑模型不确定的修正控制输入,采用径向基(RBF)神经网络逼近模型不确定部分并选取满足李雅普诺夫(Lyapunov)稳定的权值自适应律,实现控制输入中对不确定部分的动态补偿.结果表明:该方法适用于实际反冲控制阀有调控速度限制的情况;张紧器刚度、阻尼、钻井液下泄摩擦力及立管浮力载荷等不确定性对反冲动力响应及控制效果均有一定影响;无论系统参数是否精确,经过RBF自适应控制后都降低了反冲初期振荡高度且降低了反冲触底风险.研究成果可有效解决工程背景下缺乏准确系统参数的立管反冲控制难题.

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高强度钢材低温力学性能试验研究与预测模型

蔡骜, 陈满泰, 左文康, 段立平, 赵金城

2024,58 (11): 1707-1715.
doi: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2022.526

摘要 ( 47 )

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PDF(15632KB) ( 11 )

在极地严寒地区工程中应用高强钢可节省用钢量,减少低温严酷环境下钢结构制作、运输和安装成本.为研究HG785高强钢在极地低温环境下的力学性能,对考虑2种厚度和5种低温环境的高强钢试样开展单轴拉伸试验.试验结果表明,极地低温环境下HG785高强钢的弹性模量、屈服强度和极限抗拉强度相较于其在25 ℃常温环境下有所提高,失效模式均为颈缩延性破坏并无脆断倾向.采用全子集法对试验结果进行回归分析,建立极地低温环境下高强钢力学性能指标预测模型,可指导高强钢在结构构件、节点与体系中的合理高效应用,为高强钢结构在极地低温地区服役与结构设计优化策略决策提供理论依据.

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基于深度学习的盾构隧道表观病害自动检测方法

王宝坤, 王如路, 陈锦剑, 潘越, 王鲁杰

2024,58 (11): 1716-1723.
doi: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2023.089

摘要 ( 244 )

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PDF(15986KB) ( 499 )

为实现高精度像素级地铁盾构隧道表观多病害检测,提出一种基于深度学习的语义分割模型 SU-ResNet++.首先,设计基于残差单元结合注意力机制的编码器 SE-ResNet50 进行预训练,并将其作为 U-Net++ 的主干网络设计新型神经网络模型;其次,通过原始数据采集、数据预处理及人工标注,构建具有 4 500 张图片的盾构隧道表观多病害数据集;最后,将所提出的方法通过数据集进行训练、验证和测试,并应用于实际工程检测,实现了高精度像素级的病害语义分割.实验结果表明,所提出的 SU-ResNet++ 算法适用于盾构隧道病害数据检测,可以自动准确地识别病害类别及形态,病害识别精度相比传统语义分割模型有明显提高,并且满足实际工程需求.

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基于高斯混合聚类的综合物探方法及其在岩溶勘探中的应用

何文, 高斌, 王强强, 冯少孔, 叶冠林

2024,58 (11): 1724-1734.
doi: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2023.020

摘要 ( 112 )

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PDF(12182KB) ( 351 )

综合物探是一种有效的岩溶勘探技术,但其预测结果中存在人为影响大、溶洞边界模糊等缺点.首先,基于机器学习技术,采用高斯混合模型,分别对高密度电法和面波法勘探数据做分类处理;然后,提出Category-boundary算法,进一步细分上述分类得到的边界,提高高斯混合模型分类精度;最后,根据专家经验与地勘资料制定分类融合规则,在勘察数据驱动和工程地质知识引导的有机结合下,形成一套综合物探的高精度分类融合新方法.将新方法应用于浙南某岩溶勘探工程,获得了边界清晰的溶洞探测结果,与实际钻孔信息对比高度吻合,验证了新方法的有效性.

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基于人工神经网络的深基坑支护结构侧移预测

徐长节, 李欣雨

2024,58 (11): 1735-1744.
doi: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2023.109

摘要 ( 155 )

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PDF(2275KB) ( 157 )

为了更精准地预测基坑开挖引起的支护结构侧移,采用支持向量机模型、传统人工神经网络模型及2种考虑时序性输入的循环神经网络模型,建立了不同基坑支护结构最大侧移、同一基坑不同工况支护结构侧移的预测模型.结果显示,人工神经网络可以根据工程实测数据实时更新和预测支护结构变形,有助于及时规划工程下一步施工工艺.在支护结构不同工况侧移的预测上,考虑了时序性输入的循环神经网络模型效果优于传统人工神经网络模型.

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水泥基材料孔隙结构随机分散模型与仿真试验

程钕, 徐文浩, 吴标, 陈小文, 侯东伟

2024,58 (11): 1745-1752.
doi: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2023.037

摘要 ( 124 )

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PDF(2646KB) ( 257 )

为描述水泥基材料的孔隙结构演变,将水泥浆体看作两相介质随机分散体系,建立了孔隙结构计算模型. 同时采用μic平台进行水泥水化仿真,与理论结果相互验证,并进一步分析理论模型的计算条件和参数变化规律. 计算结果表明:对于完全分散的新拌水泥浆体,多分散硬球模型与仿真结果一致; 考虑水化产物交错和团聚效应,单分散同心球模型计算的孔隙结构与仿真结果一致,且硬核半径比与水化度呈线性负相关. 考虑水泥颗粒絮凝效应时,单分散硬球模型与仿真结果接近.

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风扰下无人机栖落机动的强化学习控制设计

张威振, 何真, 汤张帆

2024,58 (11): 1753-1761.
doi: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2024.187

摘要 ( 92 )

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PDF(3043KB) ( 65 )

针对无人机在风扰环境下的栖落机动过程,利用含控制的非线性动力学稀疏辨识(SINDYc)方法与模仿深度强化学习(IDRL)方法设计栖落机动的控制策略.首先,采用域随机化方法建立具有多种风况的栖落机动系统训练环境.然后,基于历史数据和候选函数库,采用SINDYc方法离线学习各个风况下栖落机动系统的稀疏模型,以有效辨识风况信息.接着,在具有多种风况的栖落机动系统训练环境中,采用IDRL算法进行栖落机动控制策略的训练,得到风扰下的栖落机动控制策略.最后,通过数值仿真验证了所设计的栖落机动控制策略在风扰环境下的有效性.

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变负载条件下多体折展机翼改进自抗扰控制方法

韩一凡, 陈柏屹, 刘燕斌, 陈金宝

2024,58 (11): 1762-1771.
doi: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2024.208

摘要 ( 50 )

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PDF(1921KB) ( 38 )

针对多体折展机翼在协调倾转过程中受到气动负载变化、重力换向及受外部干扰的问题,提出基于双曲正切函数与调相补偿结合的改进自抗扰控制策略.通过拉格朗日方程,将单元翼的气动负载作用于质心处,并给出重力项随机体姿态角的偏置,从而建立多体折展机翼的动力学模型.设计改进自抗扰控制器实现折展机翼的期望角度轨迹的跟踪,并选取合理的控制器参数对关节振动进行抑制.仿真结果表明,改进自抗扰控制方法在变负载条件下可以有效实现轨迹跟踪和关节振动的抑制,并在受到外界扰动时具有更小的跟踪误差和更好的动态性能及鲁棒性.

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折叠翼垂直起降飞行器多体动力学建模和控制

吕海龙, 刘燕斌, 陈柏屹, 何真, 贾军

2024,58 (11): 1772-1782.
doi: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2024.207

摘要 ( 100 )

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PDF(4902KB) ( 230 )

针对旋翼飞行器续航能力有限及固定翼飞行器飞行场地受限的问题,提出一种可垂直起降的多单元翼串联式总体布局方案.首先,根据多体串联运动学和升力线理论,分析集中式变形的气动特性,并确定变形过程中的飞行攻角限制.然后,采用拟拉格朗日方程建立完整描述各单元翼间相对运动特性的非线性多体动力学模型,并对比固定翼与折叠翼在爬升过程中的飞行效率,验证了折叠翼的长续航能力以及良好的操纵性.最后,对定直平飞状态下折叠翼姿态与结构耦合特性进行模态分析,据此设计折展和飞行协同控制律,实现倾转折叠过程中的稳定控制.

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基于动态密度引导的多机器人编队队形变换方法

曹凯, 陈阳泉, 李康, 陈超波, 阎坤, 刘伟超

2024,58 (11): 1783-1797.
doi: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2024.209

摘要 ( 112 )

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PDF(29802KB) ( 90 )

针对地面移动机器人编队的队形控制问题,提出了一种基于动态密度引导的多机器人编队队形切换方法.为实现机器人编队不同队形的切换,使用质心维诺划分(CVT)编队控制算法,避免机器人队形切换过程中的碰撞.根据CVT算法的特性,通过给定队形的密度函数,构建初始队形密度函数与期望密度函数之间的过渡密度生成动态密度,并利用CVT算法引导编队中的机器人移动,完成编队队形的切换与重构.仿真结果表明,相比直接使用期望密度函数引导队形切换,该方法不仅成功解决了部分形态编队切换失败问题,而且降低了切换过程中编队整体的平均位置误差.

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基于分布式扩张状态观测器的多飞行器编队控制

王先至, 李国飞, 常亚南

2024,58 (11): 1798-1804.
doi: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2024.205

摘要 ( 72 )

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PDF(1211KB) ( 79 )

为使飞行器群按照期望队形飞行,提出“领导-跟随”架构下的编队控制方法.首先设计分布式扩张状态观测器,从而跟随者能估计虚拟领导者的位置与速度;然后根据观测器输出以及期望队形中的相对位置关系,计算跟随者的期望位置,给出基于动态面控制的位置跟踪控制律,跟随者可跟踪期望位置.借助Lyapunov稳定性理论证明了所设计方法的稳定性,并通过数值仿真验证了其有效性.分布式扩张状态观测器仅需获取虚拟领导者位置的观测值即可同时估计虚拟领导者的位置与速度;该编队控制方法可使队形在空间中的指向与虚拟领导者速度保持一致.

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切换拓扑下异构多智能体系统自适应输出一致性

刘宇, 文利燕, 姜斌, 马亚杰, 崔玉康

2024,58 (11): 1805-1815.
doi: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2024.221

摘要 ( 128 )

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PDF(1276KB) ( 60 )

针对通信拓扑突变的不确定异构多智能体系统,将拓扑突变等效为切换拓扑问题,进而设计一种基于领导者-模型-跟随者匹配的分布式自适应协同控制方法,实现领导者-跟随者输出一致性.首先,提出局部输出跟踪误差概念,将领导者-跟随者输出一致性问题转化为相邻智能体局部输出一致性问题;然后,针对系统参数已知的情况,进行分布式标称协同控制器设计,实现参考模型-领导者匹配和跟随者-参考模型匹配,以保证通信拓扑突变下领导者-跟随者输出一致性;进而,针对系统参数未知的情况,进行分布式自适应协同控制器设计,实现通信拓扑突变下跟随者输出对领导者输出的渐近跟踪.所设计的控制方法不依靠全局信息即可保证所有智能体系统闭环稳定及跟随者对领导者的输出一致性.最后,通过一个仿真案例验证了所设计的控制方案的有效性.

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面向民机可视导航的场面多尺度目标检测

章涛, 张雪瑞, 陈勇, 钟科林, 罗其俊

2024,58 (11): 1816-1825.
doi: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2024.206

摘要 ( 77 )

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民航飞机视觉辅助驾驶系统通过机载视觉传感器获取周边威胁态势信息,为飞行员提供辅助决策等信息,但是机载视觉传感器获取的机场场面威胁目标尺度变化大,且机载平台算力有限,现有的目标检测方法难以满足视觉辅助驾驶需求.针对上述问题,提出一种基于YOLOv5s算法的轻量化多尺度目标检测算法.首先,为增强场面小目标的特征表达,在加权双向特征金字塔网络(BIFPN)基础上,引入坐标注意力(CA)机制,设计CA-BIFPN特征融合网络,提高模型对多种尺度目标的学习能力.然后,设计GSConv解耦检测头,相互独立优化分类和回归目标,提高目标检测的精度.设计的跨级部分网络轻量化颈部模块可减少因引入解耦头增加的参数量,大幅提高整体网络的检测速度,实现场面目标实时检测.为了验证算法性能,构建机载视觉传感器滑行视角的实测数据、仿真数据组成的多尺度场面目标数据集.在该数据集上的实验结果表明,所提方法检测精度超过Faster R-CNN、SSD和YOLOv6、YOLOv7、YOLOX等经典多尺度目标检测算法,均值平均精度为71.40%,比YOLOv5s提高4.19个百分点;在机载计算仿真实验平台上,检测帧率达到71帧/s,满足实时检测要求.

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基于双流特征提取的车路协同感知方法

牛国臣, 孙翔宇, 苑峥岩

2024,58 (11): 1826-1834.
doi: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2024.239

摘要 ( 121 )

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针对自动驾驶在遮挡、超视距场景下感知不充分的问题,提出一种基于双流特征提取网络的特征级车路协同感知方法,以增强交通参与者的3D目标检测能力.根据路端与车端场景特点分别设计对应的特征提取网络:路端具有丰富且充足的感知数据和计算资源,采用Transformer结构提取更丰富、高级的特征表示;车端计算能力有限、实时性需求高,利用部分卷积(PConv)提高计算效率,引入Mamba-VSS模块实现对复杂环境的高效感知.通过置信度图指导关键感知信息共享与融合,有效实现了车路双端的协同感知.在DAIR-V2X数据集训练与测试,得到车端特征提取网络模型大小为8.1 MB,IoU阈值为0.5、0.7时对应平均精度指标为67.67%、53.74%.实验验证了该方法在检测精度、模型规模方面具备的优势,为车路协同提供了一种较低配置的检测方案.

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