【摘 要】
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针对带有禁止角的半潜平台动力定位系统推力分配算法功率较大的问题,提出了一种基于人工神经网络拟合桨—桨干扰推力损失函数的序列二次规划推力分配算法。该方法考虑了半潜
【机 构】
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上海交通大学海洋工程国家重点实验室,高新船舶和深海开发协同创新中心
【基金项目】
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中国博士后科学基金(2017M621479);海洋工程国家重点实验室开放基金(1717);工信部课题“第七代半潜平台模型试验及技术研究”;工信部高技术船舶科研项目(浮式保障平台工程(二期));国家重点研发计划(2016YFC0303405)
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针对带有禁止角的半潜平台动力定位系统推力分配算法功率较大的问题,提出了一种基于人工神经网络拟合桨—桨干扰推力损失函数的序列二次规划推力分配算法。该方法考虑了半潜平台桨—桨干扰造成的推力损失,引入推力系数来表达推力损失。利用人工神经网络拟合推力系数,将推力损失加入到推力分配的数学模型中,取消了禁止角。采用序列二次规划求解推力分配数学模型。最后以某半潜式钻井平台为例,选取三种浪向角工况进行推力分配仿真模拟,结果显示该算法在高效分配定位所需推力的同时有效减小了功率消耗,应用前景广泛。
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