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。
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]。
《论文_耙吸挖泥船优化设计(定稿)》耙吸挖泥船优化设计如何利用投资取得最大效益 Andre Kik 摘要: 疏浚市场不断变化。
因此,在疏浚设备和技术方面迅速占得先机对疏浚公司来说至关重要。
新技术也会创造新的市场。
例如,超大挖深能力或新一代超大型耙吸挖泥船已经催生了新的市场。
能够抢得先机对于投资最先进的现代设备至关重要。
交货时间和建造过程中设计的可修改性也同样重要。
过去十年,西欧疏浚承包商们的精力主要集中在针对不同市场类别的专门化上,而中国疏浚公司则强调适应性,选择了多用途耙吸挖泥船。
如果挖泥船的适应性很高,则其重量和投资也相应增加。
这意味着使用成本较高而运输能力较低。
另一方面,适应程度高,能力利用率就高,从而可以大幅度降低使用成本。
投资后对使用成本的优化始终非常重要。
如果对某些设计要素,如浅吃水或航行速度的要求太严格则将导致不经济的设计。
通过改变功能要求和进行使用计算可以搞清楚设计要素的作用。
1/ 22开始设计前,必须根据该挖泥船今后将主要承担的工程类型来确定其功能要求。
借助于一项综合研究课题和新开发的设计工具,如今人们可以为一项设计任务找到最有利的方案。
我们对泥舱装载过程的研究结果对我们当前深入理解泥舱的设计所起的作用可以作为设计优化的一个范例。
现在已经明确在泥舱大小和疏浚设备之间必须达到一种平衡。
其他的范例是关于船体优化和改进推进效率的研究。
可以采用新技术来预测波型和船艉周围的水流。
本文将通过一些典型设计来说明主要技术指标、装机功率、疏浚设备和其他一些起点的变化对所示范例的开发性能具有什么影响。
关键词:自航耙吸挖泥船优化设计使用成本市场要求泥舱装载船体优化前言开始设计前,必须根据该挖泥船今后将主要承担的工程类型确定其功能要求。
为了获得最优方案,疏浚公司需要通过着眼于市场的机会、当前世界的疏浚船队、市场的趋势以及自身船队的结构来分析市场。
为了在施工中选择最合适的船舶,必须对未来最有可能承担这类工程的合宜挖泥船描绘出其大体的轮廓。
专利名称:一种具有自动调节功能的自航耙吸式挖泥船耙头专利类型:发明专利
发明人:李夏,朱霖,张戟,薛海兵,杨春雷,李晟,周滢,童荣彬,周丙浩
申请号:CN202210150621.2
申请日:20220218
公开号:CN114396092A
公开日:
20220426
专利内容由知识产权出版社提供
摘要:本申请涉及一种具有自动调节功能的自航耙吸式挖泥船耙头,耙头罩、安装在耙头罩前端的安装柱、可拆卸安装在安装柱前端的耙齿以及安装在耙头罩内腔的减速电机驱动的驱动轴,还包括:第一传动箱,等距离分布在驱动轴的外壁,且第一传动箱的传动端连接有传动杆;第一缓冲部,设置在传动杆的中段;第二传动箱,连接在传动杆远离第一传动箱的一端,且第一传动箱与第二传动箱之间连接有限位伸缩架;割缝机构,连接在第二传动箱的传动端;第二缓冲部,设置在安装柱的中段;本发明有效降低了割缝机构的破土稳定性,保证了割缝机构的使用寿命,同时有效防止破碎后的岩石底质沉积,提高泥泵吸入污泥和破碎底质的比例,进而提高疏浚的作业效率。
申请人:中港疏浚有限公司
地址:200135 上海市浦东新区中国(上海)自由贸易试验区源深路92号10楼
国籍:CN
代理机构:上海世圆知识产权代理有限公司
代理人:唐湾
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耙吸挖泥船挖泥工况阻力的近似计算
张太佶
【期刊名称】《船舶》
【年(卷),期】2004(000)004
【摘要】耙吸挖泥船是自航的工程船,其工况除船舶常规的满载(载泥)航行和轻载航行之外,最主要的是耙吸挖泥航行.耙吸挖泥航行时放下耙管和耙头,耙头着地挖泥,耙管浸入水流中,此时的阻力情况最为复杂.但公开发表的有关这方面研究报道的资料却很少.本文试探讨耙吸挖泥工况阻力的近似计算方法,用作这种船舶动力系统设计的参考.
【总页数】6页(P12-17)
【作者】张太佶
【作者单位】708研究所,上海,200011
【正文语种】中文
【中图分类】U661.31+1
【相关文献】
1.新型耙吸挖泥船首部冲沙疏浚方式——"航浚20"耙吸挖泥船首冲功能介绍 [J], 王兵
2.基于主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)的耙吸挖泥船工况分析 [J], 潘志伟; 俞孟蕻; 苏贞
3.自航耙吸挖泥船复杂工况施工与航行安全管理探析 [J], 郭旺; 郑洪武
4.耙吸挖泥船在不同工况下的经济航速 [J], 冯晨;吴永彬
5.中港集团耙吸挖泥船施工开始迈向智能化——“耙吸挖泥船计算机辅助疏浚决策系统”通过现场验收 [J],
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基于遗传神经网络的耙吸挖泥船泥泵转速预测曹点点;苏贞;孙健【摘要】Hopper dredger's pump pipeline model is a complex and nonlinear dynamic model,and there are lots of parameters that can affect the model's accuracy.In order to accurately predict the next moment's pump speed and improve the dredging efficiency based on current construction conditions and the optimal flow rate,the genetic BP neural network prediction model is proposed.First,genetic algorithm was used to optimize the initial weights and thresholds of BP neural network,and then the BP neural network is trained according to the optimal value.In order to verify the validity of the method,the genetic BP neural network and the real pump data were compared.The simulation results show that the genetic BP neural network has a good fitting ability and good global search ability.Genetic BP neural network can accurately predict the speed and provide recommendations for the construction personnel,who can adjust pump speed and improve the efficiency of dredging.%耙吸挖泥船泥泵管线模型是一个复杂的、非线性的动态模型,影响模型准确性的参数较多;为了根据当前施工条件和流量的优化值准确地预测转速,为施工人员提供参考,提高疏浚效率,采用了遗传算法改进的BP神经网络对泥泵转速进行预测;首先,遗传算法对BP 神经网络的初始权值和阈值进行优化;然后,BP神经网络根据优化值对网络进行训练并对转速进行预测;为了验证该方法的有效性,将遗传BP神经网络的预测输出和实测泥泵转速进行对比;仿真结果表明:遗传BP神经网络具有很强的非线性拟合能力和全局搜索能力,能够准确地预测泥泵转速;该预测输出可为施工人员提供参考,以便改变泥泵转速,提高疏浚效率.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2017(025)010【总页数】4页(P27-29,34)【关键词】耙吸挖泥船;遗传神经网络;泥泵转速;预测【作者】曹点点;苏贞;孙健【作者单位】江苏科技大学电子信息学院,江苏镇江212003;江苏科技大学海洋装备研究院,江苏镇江 212003;江苏科技大学电子信息学院,江苏镇江212003【正文语种】中文【中图分类】U674.31随着世界化石燃料的逐渐减少,以及全球的气温一直升高,人们越来越注重能源的高效利用以及低碳减排。
耙吸挖泥船计算机辅助疏浚决策系统简介课题组一、立项背景近年来,随着计算机、传感器、自动控制、GPS定位系统和网络信息等技术在耙吸挖泥船上的广泛应用,大大提高了耙吸挖泥船的科技含量,并使疏浚业发展成为以高新科技为支撑的产业。
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、电子海图等子系统都通过网络快速连接起来,使信息资源得到共享。
与此网络连接的所有计算机都可以获得来自各系统的信息,并可以对所有系统进行控制。
这种全方位的耙吸挖泥船控制集成系统(IHCS)以及疏浚监控与数据采集系统(SCADA)的应用,使耙吸挖泥船完全实现了自动化导航、操纵和疏浚,大大提高了挖泥船的施工效率。
上海航道局新引进的“新海龙”轮自航耙吸挖泥船就具备上述功能。
为了尽快提高我国耙吸挖泥船的施工效率,必须采用先进的技术对现有挖泥船进行更新改造。
为此,国内疏浚单位已纷纷和有关科研单位联合开发可提高耙吸挖泥船施工效率的各种监测系统,如耙臂位置指示系统、吃水装载系统、疏浚轨迹显示系统等。
这些系统的技术水平已与国际水平相当,但是国内至今还未对耙吸挖泥船整个疏浚过程的监控系统进行研制与开发。
本项目在借鉴国外先进经验的同时,着重结合我国耙吸挖泥船目前的设备现状和操作人员技术水平参差不齐的情况,研制开发出符合我国国情的“耙吸挖泥船计算机辅助疏浚决策系统”。
该系统不仅具有现代化耙吸挖泥船的控制集成系统和疏浚监控与数据采集系统的功能,更重要的是能提供与疏浚土质条件相结合的优化疏浚参数来指导操作人员的施工,较好地解决了操作人员因缺乏全面掌握与疏浚工艺有关的理论知识而单纯依靠经验进行施工的不足,确保挖泥船的产量实现最大化,这项技术的开发与应用在国内外均属首创。
本项目列入了国家十五重大技术装备研制项目“挖泥船自动监控设备及高效耐用机具研制”专题科技攻关计划中,也被中港集团列为2002年度重点技术开发项目。
二、开发目标1、进入新工地,通过短时间的施工试挖和数据采集与分析,能够提出指导性的优化施工参数,对于这种土质和工况,宜采用的泥泵转速、对地航速、波浪补偿器压力等控制值,从而协助挖泥船操作人员妥善操作,使挖泥船在保障设备安全的前提下,得到持续的高产效果。