亚洲免费av电影一区二区三区,日韩爱爱视频,51精品视频一区二区三区,91视频爱爱,日韩欧美在线播放视频,中文字幕少妇AV,亚洲电影中文字幕,久久久久亚洲av成人网址,久久综合视频网站,国产在线不卡免费播放

        ?

        耙吸式挖泥船裝艙過程中土壤參數(shù)估計(jì)與模型驗(yàn)證

        2014-12-18 11:19:40蘇貞曹祥志袁偉李煒
        中國港灣建設(shè) 2014年12期
        關(guān)鍵詞:估計(jì)值搜索算法溢流

        蘇貞,曹祥志,袁偉,李煒

        (1.江蘇科技大學(xué)電子信息學(xué)院,江蘇 鎮(zhèn)江 212003;2.航道疏浚技術(shù)交通行業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,上海 200136)

        在大型耙吸式挖泥船的裝艙優(yōu)化過程中涉及許多與土壤類型有關(guān)的疏浚參數(shù),這些參數(shù)在不同工況下隨著土質(zhì)的改變也有差異。土壤類型相關(guān)參數(shù)與泥艙模型中溢流流量和溢流密度一樣,不能直接通過傳感器測量[1],這些不利因素給挖泥船裝艙過程的優(yōu)化和挖泥船輔助決策系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)及應(yīng)用帶來了困難。

        基于挖泥船實(shí)測數(shù)據(jù),本文首先對(duì)實(shí)測數(shù)據(jù)做必要的分析和處理,然后采用模式搜索算法估計(jì)泥艙沉積過程中與土壤類型相關(guān)的參數(shù),并通過泥艙的水層模型驗(yàn)證估計(jì)結(jié)果,最后驗(yàn)證和對(duì)比了不同工況下得到的土壤參數(shù)的適應(yīng)性,證明了土壤參數(shù)在裝艙過程優(yōu)化中的重要性,表明這一方法可有效提高裝艙優(yōu)化過程的準(zhǔn)確性。

        1 沉積模型

        泥艙沉積模型是裝艙優(yōu)化過程中最重要的模型,泥艙沉積模型與耙頭模型、泥泵-管線模型一起,構(gòu)成了裝艙優(yōu)化過程的基本環(huán)節(jié),如圖1。

        圖1 裝艙優(yōu)化模型Fig.1 The loading optimization model

        將估計(jì)的土壤參數(shù)應(yīng)用于泥艙沉積模型,以實(shí)現(xiàn)泥艙的沉積模型對(duì)溢流密度的估算,并通過質(zhì)量和體積平衡方程來驗(yàn)證估計(jì)的土壤參數(shù)的準(zhǔn)確性。

        1.1 溢流密度

        溢流密度不能通過傳感器直接測量得到。該混合物密度在泥艙內(nèi)的分布情況是隨高度增長而不斷變化的遞減函數(shù)[1],且隨著裝艙過程的進(jìn)行而不斷變化。本文利用與土壤參數(shù)密切相關(guān)的水層模型來估計(jì)溢流密度值并通過裝艙質(zhì)量來驗(yàn)證土壤參數(shù)估計(jì)值的準(zhǔn)確性。

        泥艙沉積模型可用式(1)質(zhì)量和體積平衡方程及式(2)水層模型[1]表示:

        式中:Vt為艙容;mt為裝艙質(zhì)量;Qi,ρi為進(jìn)艙流量和進(jìn)艙密度;Qo,ρo為溢流流量和溢流密度。

        式中:Qw為水層模型中水的流量;Qs為沙的流量;Qms為混合物層流量;A為固體顆粒通過的橫截面積;υso為未受擾動(dòng)沉降速度;μ為沖刷系數(shù);ke為沖刷攜帶流量系數(shù);β為基于顆粒雷諾數(shù)的指數(shù);ρs為沙床密度;ρm為混合物平均密度;ρw為水的密度;ρq為石英密度。

        1.2 溢流流量

        若溢流出的混合物自由通過溢流筒,其溢流流量Qo可以由下式給出[1]:

        式中:ko為不確定值,取決于溢流筒形狀和周長等參數(shù)值;ht為裝艙高度;ho為溢流筒高度。

        由式(3)可知,模擬溢流流量值存在不確定性,具有開關(guān)量性質(zhì)。

        2 模式搜索算法

        模式搜索算法直接實(shí)現(xiàn)目標(biāo)值的最優(yōu)化,與方向?qū)?shù)和下降梯度無關(guān),搜索模式和步長對(duì)算法能否達(dá)到收斂起重要作用[2]。本文通過模式搜索方法估算式(2)水層模型中的參數(shù) ρs,υso和 ke,算法流程圖見圖2。

        圖2 模式搜索算法流程圖Fig.2 The flow chart of pattern search algorithm

        首先選擇完整疏浚船次數(shù)據(jù),在參考范圍內(nèi)隨機(jī)選擇初始預(yù)估值θ,然后運(yùn)行非線性優(yōu)化,尋找相應(yīng)θ的價(jià)值函數(shù)值J,最后存儲(chǔ)結(jié)果,得到具有最小值J的θ值。算法得到的最優(yōu)的θ值,將應(yīng)用于其他疏浚船次,進(jìn)行參數(shù)計(jì)算以驗(yàn)證估計(jì)效果。

        3 實(shí)測數(shù)據(jù)處理

        在利用泥艙的沉積模型對(duì)完整疏浚船次的實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行土壤參數(shù)估計(jì)之前,有必要對(duì)數(shù)據(jù)做部分處理。采樣數(shù)據(jù)存在不確定的噪聲干擾,而式(1)的質(zhì)量和體積方程實(shí)際是通過微分計(jì)算實(shí)現(xiàn)的,求解結(jié)果同樣含有噪聲[3]。

        對(duì)采樣周期為1 s的實(shí)測裝艙質(zhì)量值進(jìn)行頻譜分析,得到的幅頻特性圖如圖3。

        圖3 裝艙質(zhì)量幅頻特性圖Fig.3 Themagnitude-frequency characteristic of loading quality

        通過上述幅頻特性圖,經(jīng)過試驗(yàn),選擇截止頻率f=0.005 Hz的巴特沃茲一階低通濾波器對(duì)采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波。對(duì)實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波后的結(jié)果如圖4。

        圖4 濾波前后數(shù)據(jù)對(duì)比圖Fig.4 Comparison of the data before and after filtering

        通過濾波前后的數(shù)據(jù)分析可知,該方法有效地濾除了部分噪聲干擾。本文后續(xù)的計(jì)算結(jié)果全部由經(jīng)過同樣濾波處理后的數(shù)據(jù)中獲得。

        4 土壤參數(shù)的估計(jì)和模型驗(yàn)證

        沉積模型中有4個(gè)參數(shù)ρs、vso、ke、β與土壤的類型相關(guān),且在不同的工況下是變化的,其他相關(guān)參數(shù)可離線獲得,在此不做討論。

        根據(jù)靈敏度分析結(jié)果表明,β值對(duì)裝艙質(zhì)量幾乎沒有影響[1]?;诖?,模式搜索算法不對(duì)該值進(jìn)行估計(jì),在后續(xù)的模型驗(yàn)證中以經(jīng)驗(yàn)值β=4代入計(jì)算。

        4.1 評(píng)估指標(biāo)

        本文基于以下2個(gè)評(píng)估指標(biāo)對(duì)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證分析。

        4.1.1 方差評(píng)估指標(biāo)(VAF)

        方差評(píng)估指標(biāo)對(duì)噪聲不是很敏感,在輸入信號(hào)為噪聲時(shí)依然可給出合理的模型評(píng)估結(jié)果,計(jì)算式如下:

        式中:y為實(shí)測值;y?為估計(jì)值。

        4.1.2 價(jià)值函數(shù)(J)

        價(jià)值函數(shù)被用于模式搜索算法來校準(zhǔn)那些不能直接使用線性最小二乘法計(jì)算的數(shù)據(jù),以實(shí)現(xiàn)最小化,同樣可以用于最終估計(jì)值的擬合度分析。計(jì)算式如下:

        式中:k 為采樣時(shí)刻;θ為預(yù)估的參數(shù);y?(k,θ)為估計(jì)值;y(k)為實(shí)測值;N為采樣總數(shù)。

        4.2 土壤參數(shù)估計(jì)

        本文基于“新海虎9”號(hào)耙吸式挖泥船在河北曹妃甸港和福建廈門港的實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)估計(jì),對(duì)每個(gè)工況下的1個(gè)完整船次數(shù)據(jù)進(jìn)行了50次的估算,通過運(yùn)算選擇最低的J值,最終的估計(jì)參數(shù)如表1所示。

        表1 不同工況土壤參數(shù)驗(yàn)證結(jié)果Table 1 Theverification resultsof soil parametersin different working conditions

        由公式(1)可知,裝艙質(zhì)量mt的估算與沉積模型具體形式無關(guān),將表1在不同工況下估算的土壤參數(shù)計(jì)入沉積模型,以此來估算裝艙質(zhì)量值,與裝艙質(zhì)量實(shí)測值進(jìn)行對(duì)比[1,4]。圖5給出了上述土壤參數(shù)估計(jì)值對(duì)應(yīng)的1個(gè)完整船次數(shù)據(jù)的泥艙沉積模型溢流估計(jì)值和裝艙質(zhì)量值的驗(yàn)證和對(duì)比結(jié)果。

        以上結(jié)果表明,在不同的工況下,經(jīng)過校準(zhǔn)的土壤參數(shù)估計(jì)值應(yīng)用于泥艙沉積模型后,模型輸出值對(duì)實(shí)測數(shù)據(jù)表現(xiàn)出很好的擬合性,說明模式搜索算法給出的土壤參數(shù)估計(jì)值具有較高的準(zhǔn)確性。

        實(shí)測數(shù)據(jù)中,曹妃甸港的數(shù)據(jù)屬于正常挖泥作業(yè)過程中獲取的數(shù)據(jù),具有更多的完整疏浚周期。將表1由廈門港實(shí)測數(shù)據(jù)得到的土壤參數(shù)估計(jì)值代入沉積模型,利用曹妃甸港5個(gè)船次的實(shí)測數(shù)據(jù),來驗(yàn)證固定工況下土壤參數(shù)在另一個(gè)工況下的適應(yīng)性,評(píng)估結(jié)果如表2所示。

        從曹妃甸港5個(gè)船次的實(shí)測數(shù)據(jù)驗(yàn)證結(jié)果可知,對(duì)沉積模型中與土壤相關(guān)的參數(shù)做充分的校準(zhǔn)后,可以采用相應(yīng)參數(shù)值取代經(jīng)驗(yàn)值,計(jì)入模型估算溢流密度等相關(guān)參數(shù)[1,5]。裝艙質(zhì)量的實(shí)測結(jié)果與模型輸出的驗(yàn)證結(jié)果表明,與模型相關(guān)的土壤參數(shù)的估計(jì)值在相應(yīng)工況下具有更好的適應(yīng)性。如表2所示,曹妃甸港的土壤參數(shù)估計(jì)值被用于相應(yīng)工況下:均值J=452.2,VAF=0.94,評(píng)估結(jié)果均表明其優(yōu)于廈門港的土壤參數(shù)估計(jì)值在此工況下的適應(yīng)性,說明了在不同工況下對(duì)模型中與土壤相關(guān)參數(shù)進(jìn)行校準(zhǔn)的必要性。

        圖5 驗(yàn)證和對(duì)比結(jié)果圖Fig.5 The resulte of verification and comparison

        表2 土壤參數(shù)的適應(yīng)性分析Table 2 The adaptability analysis of soil parameters

        5 結(jié)語

        1)本文首先采用模式搜索算法估算泥艙模型中的部分參數(shù),這些參數(shù)與特定施工工況下的土壤類型相關(guān)。然后根據(jù)實(shí)測數(shù)據(jù)對(duì)參數(shù)進(jìn)行了充分的校準(zhǔn)。

        2)利用裝艙質(zhì)量值來驗(yàn)證估計(jì)的模型參數(shù)值的準(zhǔn)確性。驗(yàn)證的結(jié)果表明,估計(jì)的模型參數(shù)值具有很好的準(zhǔn)確性。

        3)將廈門港的土壤參數(shù)估計(jì)值應(yīng)用于曹妃甸港的沉積模型,模型的準(zhǔn)確性變差。表明在新工況下,對(duì)模型中的土壤參數(shù)值進(jìn)行重新校準(zhǔn)的必要性。

        4)本文有關(guān)泥艙模型的研究成果和土壤參數(shù)值的估計(jì)方法,可應(yīng)用于裝艙過程優(yōu)化的研究中。

        [1]BRAAKSMAJ.Model-based control of hopper dredgers[D].Delft:Delft Universityof Technology,2008.

        [2] 吳興遠(yuǎn).模式搜索法在最優(yōu)化問題中的應(yīng)用[J].軟件導(dǎo)刊.2009(8):122-123.WU Xing-yuan.Application of pattern search in optimation problem[J].Software Guide,2009(8):122-123.

        [3]LENDEK Zs,BABUSKA R,BRAAKSMA J,et al.Decentralized estimation of overflow losses in a hopper dredger[R].Delft:Delft Center for Systemsand Control,2006:28.

        [4]BRAAKSMA J,KLAASSENS J B,BABUSKA R,et al.A computationally efficient model for predicting overflow mixture density in ahopper dredger[J].Terraet Aqua,2007,106:10-28.

        [5] STANO PM.Nonlinear state and parameter estimation for hopper dredgers[D].Delft:Delft University of Technology,2013.

        猜你喜歡
        估計(jì)值搜索算法溢流
        改進(jìn)的和聲搜索算法求解凸二次規(guī)劃及線性規(guī)劃
        一道樣本的數(shù)字特征與頻率分布直方圖的交匯問題
        統(tǒng)計(jì)信息
        2018年4月世界粗鋼產(chǎn)量表(續(xù))萬噸
        精確發(fā)現(xiàn)溢流研究及在西北工區(qū)現(xiàn)場應(yīng)用
        錄井工程(2017年3期)2018-01-22 08:40:07
        基于模糊專家系統(tǒng)的鉆井溢流智能預(yù)警技術(shù)
        精細(xì)控壓鉆井溢流檢測及模擬研究
        基于汽車接力的潮流轉(zhuǎn)移快速搜索算法
        基于逐維改進(jìn)的自適應(yīng)步長布谷鳥搜索算法
        基于跳點(diǎn)搜索算法的網(wǎng)格地圖尋路
        被黑人做的白浆直流在线播放| 欧美老妇牲交videos| 欧美人妻aⅴ中文字幕| 久久久久99精品成人片试看| 日韩女人毛片在线播放| 日韩精品一区二区三区视频 | 亚洲成在人线视av| 亚洲av综合久久九九| 中文字幕在线久热精品| 国语自产啪在线观看对白| 久久久精品久久久久久96| 亚洲午夜精品久久久久久人妖| 国产片AV在线永久免费观看| 久久久99精品国产片| 草草影院ccyy国产日本欧美| 乌克兰少妇xxxx做受野外| 天天狠天天透天干天天| 白嫩少妇在线喷水18禁| 丝袜美腿亚洲一区二区| 国产午夜精品久久久久免费视 | 九九热线有精品视频86| 欧美一欧美一区二三区性| 丰满人妻一区二区三区免费 | 狠干狠爱无码区| 男女羞羞的视频免费网站| 国产99一区二区三区四区| 久精品国产欧美亚洲色aⅴ大片| 国产福利酱国产一区二区| 在线观看播放免费视频| 国产猛男猛女超爽免费视频| 日韩欧美在线综合网| 无码av永久免费大全| 在线观看国产激情视频| 米奇7777狠狠狠狠视频影院| 精品伊人久久香线蕉| 国产毛片精品一区二区色| 免费无遮挡无码永久在线观看视频 | 91久久国产香蕉视频| 精品少妇人妻av无码专区| 国产国语对白一区二区三区| av网站免费观看入口|