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        基于蟻群算法的直升機艦面系留索預(yù)緊力優(yōu)化

        2016-09-26 07:20:03胡國才
        計算機應(yīng)用與軟件 2016年3期
        關(guān)鍵詞:優(yōu)化

        吳 靖 胡國才

        1(海軍航空工程學(xué)院研究生管理大隊 山東 煙臺 264001)2(海軍航空工程學(xué)院飛行器工程系 山東 煙臺 264001)

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        基于蟻群算法的直升機艦面系留索預(yù)緊力優(yōu)化

        吳靖1胡國才2

        1(海軍航空工程學(xué)院研究生管理大隊山東 煙臺 264001)2(海軍航空工程學(xué)院飛行器工程系山東 煙臺 264001)

        根據(jù)直升機在艦面系留時的受力情況,提出一種以直升機6個剛體位移為變量的系留載荷計算方法。針對系留索預(yù)緊力優(yōu)化屬于多變量連續(xù)空間優(yōu)化這一特點,采用嵌入確定性搜索的連續(xù)域蟻群算法對系留索預(yù)緊力進行優(yōu)化,并在算法中加入MMAS策略,防止算法過早陷入局部最優(yōu)解。結(jié)果表明,該蟻群算法經(jīng)過二十多步迭代后能夠使目標值穩(wěn)定地收斂,較好地解決了直升機系留索預(yù)緊力優(yōu)化問題。最后,對某型直升機無預(yù)緊力和預(yù)緊力優(yōu)化后的系留載荷進行對比分析,無預(yù)緊力時多條索具持續(xù)松弛未起到系留作用,而預(yù)緊力優(yōu)化后系留索最大張力降低了35.02%,且索具張力分布更均勻。

        直升機系留預(yù)緊力蟻群算法優(yōu)化

        0 引 言

        由于艦船的運動,直升機在甲板或機庫停放時會產(chǎn)生移動、翻轉(zhuǎn)等不穩(wěn)定現(xiàn)象。特別是在高海情下,可能導(dǎo)致機體受損,為了保證直升機停放的安全,必須要有可靠的系留索具將其固定于甲板或機庫。海情不同或停放位置不同,艦載直升機的系留方案也不同,最好的系留方案必須使系留索和機體系留點產(chǎn)生的載荷最小,這樣才能增加直升機的結(jié)構(gòu)強度延長直升機的使用壽命。

        確定系留方案前提是要有準確的系留載荷計算模型,孫淑苓等[1]運用矩陣力法和位移法對系留載荷進行了計算;李進軍等[2]采用能量法對系留載荷進行計算,并采用篩選法和逐步調(diào)整的試算法對甲板系留點位置進行了優(yōu)化;金海波等[3]對考慮輪胎變形的系留計算模型進行了研究,表明輪胎的壓縮變形會使系留載荷增加;李書等[4]采用遺傳算法對甲板系留點位置進行了優(yōu)化;吳靖等[5]以起落架垂向變形為變量,基于虛功原理提出了系留載荷計算方法;金仲林[6]也利用遺傳算法對甲板系留點進行了優(yōu)化,而王丹[7]則采用ANSYS的優(yōu)化功能對甲板系留點位置和系留索預(yù)緊力進行了優(yōu)化。

        系留索預(yù)緊力優(yōu)化屬于多變量連續(xù)空間優(yōu)化問題,而基本蟻群算法優(yōu)良高效的全局優(yōu)化性能只能適用于離散的組合優(yōu)化問題。最早使用蟻群算法對連續(xù)空間進行優(yōu)化的是Bilchev和Parmee[8]采用遺傳算法進行全局搜索,然后利用蟻群算法進行局部優(yōu)化,但該算法在運行時會出現(xiàn)重復(fù)搜索同一區(qū)域的現(xiàn)象;Dreo等[9]提出了一種基于密集非遞階的連續(xù)交互式蟻群算法;段海濱等[10]提出了一種將連續(xù)空間離散化的改進蟻群算法;趙星喬[11]在連續(xù)域蟻群算法中加入自適應(yīng)策略用以提高算法性能;高芳等[12]引入了進化算法中的變異操作,對尋優(yōu)過程中每次迭代的最優(yōu)解進行變異,增加了種群的多樣性;黃敏等[13]針對各子區(qū)間內(nèi)的總信息量及應(yīng)有的蟻數(shù)的求解方式進行改進,引入一個隨迭代次數(shù)增加而變化的函數(shù),以提高改進后蟻群算法的收斂速度;劉文[14]通過對解空間定向式挖掘來實現(xiàn)全局快速搜索。本文采用文獻[15]提出的嵌入確定性搜索的連續(xù)域蟻群算法對系留索預(yù)緊力進行優(yōu)化,一方面為了提高搜索效率,加入了文獻[11]提出的采用兩只螞蟻從兩個極點同時搜索的策略,另一方面為防止算法過早陷入局部最優(yōu)解,加入了文獻[16]提出的MMAS策略。

        1 直升機艦面系留載荷計算

        1.1外力計算

        艦船坐標系如圖1所示,原點oS位于艦船搖擺中心,xS軸指向艦尾,yS軸指向右舷,zS軸垂直向上,慣性坐標系與靜止時的艦船坐標系重合,但不隨艦運動。

        圖1 艦船坐標系

        機體坐標系如圖2所示,原點oH位于機體縱剖面、艦面和機頭垂直切面的交點,xH軸指向機尾,yH軸指向機體右側(cè),zH軸垂直向上。

        圖2 機體坐標系

        重力在慣性坐標系下為G=[00-mg],作用在機體重心。直升機所受風(fēng)載Q=[QxQyQz]作用于形心,風(fēng)載計算公式為:

        (1)

        式中,V為風(fēng)速(相對艦船),S為受風(fēng)有效面積。

        艦船的主要運動為橫搖和縱搖,且在工程應(yīng)用上一般看成是簡諧運動,假設(shè)艦船橫搖角為φ,縱搖角為?。慣性坐標到艦船坐標變換矩陣為:

        (2)

        重力和風(fēng)載在艦船坐標系下表示為:

        (3)

        直升機停機位的艦船坐標為(xSp,ySp,zSp),慣性加速度在艦船坐標下表示為:

        (4)

        慣性力表示為IS=[-maSx-maSy-maSz]。機體xH軸與艦船xS軸夾角為α,艦船坐標到機體坐標變換矩陣為:

        (5)

        重力、風(fēng)載和慣性力在機體坐標系下表示為:

        (6)

        1.2約束力計算

        假設(shè)直升機在外載作用下相對于艦船的6個剛體位移為u、v、w、φ、θ、ψ。則機體任意點的位移可表示為:

        (7)

        式中,XH0為機體任意點在機體坐標中的初始值。

        (8)

        直升機在艦面系留受到的約束力由系留索和起落架提供,在機體坐標系下均可表示為:

        fH=fH0+K等效s

        (9)

        式中,fH0為初始約束力,K等效為系留索或起落架的等效剛度。

        根據(jù)達朗貝爾原理可列外力和約束力的平衡方程:

        (10)

        由上述方程可解出直升機的6個剛體位移u、v、w、φ、θ、ψ,從而可計算出系留索和起落架的載荷。

        2 基于蟻群算法的系留索預(yù)緊力優(yōu)化

        設(shè)優(yōu)化函數(shù)為minZ=f(X),在系留索預(yù)緊力優(yōu)化問題中Z代表系留索最大張力Tmax,X代表預(yù)緊力T0。

        系留索預(yù)緊力優(yōu)化屬于多變量連續(xù)空間優(yōu)化問題。本文采用嵌入確定性搜索的連續(xù)域蟻群算法[15],為避免算法過早陷入局部最優(yōu)解,將各只螞蟻所帶信息素控制在[τmin,τmax]。具體思路如下:

        (11)

        (12)

        其中,a是隨機數(shù)且0

        (13)

        其中,b是隨機數(shù)且0

        (14)

        其中,dij=f(Xi)-f(Xj),且第i只螞蟻只能向其他目標函數(shù)更小的螞蟻j進行移動,其中系數(shù)T決定概率函數(shù)的斜率,螞蟻尋優(yōu)轉(zhuǎn)移如圖3所示。

        圖3 螞蟻尋優(yōu)

        螞蟻向某個信息素更高的地方移動時,可能會在途中發(fā)現(xiàn)新的食物源,轉(zhuǎn)移公式為:

        (15)

        其中,c、λ是隨機數(shù)且0

        (16)

        其中,Δτ(i)=f(Xi);0<β<1是殘余因子。為防止算法陷入局部最優(yōu)解,將每只螞蟻所帶信息素控制在一定范圍:

        (17)

        3 實例仿真

        3.1系留載荷計算方法驗證

        某研究所對某型直升機在某型艦船上系留做了試驗,試驗條件為:在機庫內(nèi)系留,機庫內(nèi)沒有風(fēng)力的影響;使用減搖鰭升搖,縱搖角度在0 度左右,橫搖角度穩(wěn)定在5 度左右,最大角度5.7 度;觀測時間為180 秒,搖擺周期為12 秒左右;系留索預(yù)緊力在2000N左右[5]。直升機采用6條索具系留,具體布置如圖5所示。

        圖4 系留索布置簡圖

        對實驗提供的各索具最大張力與本文計算值進行對比,結(jié)果如表1所示。

        表1 結(jié)果對比

        由表1可見,本文計算結(jié)果與試驗結(jié)果基本吻合,6條索具平均相對誤差僅為7.52 %。第1條索具誤差較大主要是因為預(yù)緊力與實際施加預(yù)緊力不同,試驗條件只給出各索具預(yù)緊力為2000N左右,而本文計算時6條索具均施加2000N預(yù)緊力。當(dāng)各索具施加預(yù)緊力變?yōu)?000N時,索具1的最大張力由4820N降為3858N,說明預(yù)緊力對索具張力影響較大。

        3.2優(yōu)化實例

        某型直升機采用16條索具進行系留,系留索布置如圖5所示,主要計算參量如表2所示。

        圖5 系留索布置簡圖

        參量數(shù)值重量/kg8840迎風(fēng)風(fēng)速/kn50側(cè)風(fēng)風(fēng)速/kn35迎風(fēng)面積/m210.9側(cè)風(fēng)面積/m242.5橫搖幅值/(°)12.57縱搖幅值/(°)1.74橫搖周期s10.5縱搖周期/s7橫搖縱搖初始相位差/(°)0輪胎橫向剛度/kN/m400輪胎縱向剛度/kN/m600輪胎垂向剛度/kN/m550系留索剛度/kN/m20000

        為觀察系留索張力完整的變化,取艦船一個運動周期對系留索張力進行計算,圖6為系留索未施加預(yù)緊力時索具張力變化情況。

        圖6 無預(yù)緊力時的索具張力

        由圖6可見,系留索未施加預(yù)緊力時,索具6、8、15、16一直處于松弛狀態(tài),沒有起到系留的作用,而索具13張力卻達到17 978N,索具張力分布不均勻。

        根據(jù)系留索布置對稱的特點,索具1、2、3、4預(yù)緊力取值相同,索具5、6、7、8預(yù)緊力取值相同,索具9、10、11、12預(yù)緊力取值相同,索具13、14預(yù)緊力取值相同,索具15、16預(yù)緊力取值相同,預(yù)緊力均控制在[0N,10 000N]。采用嵌入確定性搜索的連續(xù)域蟻群算法,對系留索預(yù)緊力進行優(yōu)化,圖7為10次優(yōu)化索具最大張力平均值隨迭代次數(shù)變化曲線。

        圖7 10次優(yōu)化最大張力的平均值

        由圖7可見,該蟻群算法在經(jīng)過二十多步迭代后能夠穩(wěn)定地收斂下來,找到系留索最佳預(yù)緊力,且采用MMAS策略的結(jié)果優(yōu)于未采用的結(jié)果。優(yōu)化后,各索具預(yù)緊力取整后如表3所示。

        表3 各索具預(yù)緊力

        由表3可見,不同位置的系留索需施加的預(yù)緊力不同。無預(yù)緊力和預(yù)緊力優(yōu)化后各索具最大張力對比如表4所示,預(yù)緊力優(yōu)化后索具張力變化如圖8所示。

        表4 各索具最大張力對比

        圖8 預(yù)緊力優(yōu)化后的索具張力

        由圖8可見,預(yù)緊力優(yōu)化后,所有索具都沒出現(xiàn)一直松弛的現(xiàn)象,且最大張力僅為11 682N,比未施加預(yù)緊力減少了35.02%,由表4可見預(yù)緊力優(yōu)化后各索具張力比無預(yù)緊力時分布更均勻。

        4 結(jié) 語

        給出了直升機在艦面系留時的載荷計算方法,通過與試驗結(jié)果對比驗證了該算法的準確性。采用嵌入確定性搜索的連續(xù)域蟻群算法對系留索預(yù)緊力進行了優(yōu)化,為了提高搜索效率,在

        算法中采用兩只螞蟻從端點出發(fā),另外為了防止算法過早陷入局部最優(yōu)解,采用了MMAS策略。通過優(yōu)化實例分析可知:(1) 運用該改進蟻群算法對直升機系留索預(yù)緊力進行優(yōu)化,能快速地收斂到最優(yōu)解,具有良好的收斂性和穩(wěn)定性;(2)對系留索預(yù)緊力進行優(yōu)化后,最大張力下降35.02%,且沒有出現(xiàn)索具一直松弛的現(xiàn)象,優(yōu)化效果明顯。

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        MOORINGCABLESPRELOADOPTIMISATIONFORSHIPBORNEHELICOPTERBASEDONANTCOLONYOPTIMISATION

        WuJing1HuGuocai2

        1(Graduate Students’ Brigade,Naval Aeronautical and Astronautical University, Yantai 264001,Shandong,China)2(Department of Airborne Vehicle Engineering,Naval Aeronautical and Astronautical University,Yantai 264001,Shandong,China)

        Accordingtotheforceconditionofthehelicoptermooringontheship,weproposedacalculationmethodformooringloadwhichtakes6rigiddisplacementsofhelicopterasthevariants.Theoptimisationofmooringcablespreloadisaproblemofmultivariablecontinuousspaceoptimisation.Aimingatthischaracteristic,weusedtheACOalgorithmincontinuousdomainwiththedeterministicsearchembeddedtooptimisethemooringcablespreload,andaddedMMASstrategytothealgorithmtopreventitfallingintolocaloptimalsolutiontooearly.ResultsshowedthatthisACOalgorithmenabledtheobjectvaluestablyconvergingafteriteratingmorethan20steps,thuswellsolvestheproblemofthehelicoptermooringcablespreloadoptimisation.Finally,wemadethecomparativeanalysisonthemooringloadofacertaintypeofhelicopterwithoutthepreloadandwiththeoptimisedpreload.Whenwithoutthepreload,thecableswentonrelaxedandhavingnomooringrole,howeverthemaximumtensionofmooringcableshada35.02%decreaseafterthepreloadbeingoptimised,andthecablestensiondistributedmoreevenlyaswell.

        HelicopterMooringPreloadAntcolonyoptimisation(ACO)Optimisation

        2014-07-17。吳靖,碩士生,主研領(lǐng)域:飛行器動力學(xué)。胡國才,教授。

        TP18

        ADOI:10.3969/j.issn.1000-386x.2016.03.025

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