耙吸挖泥船疏浚作業(yè)控制參數(shù)優(yōu)化研究與應用.pdf

1、隨著經濟的不斷發(fā)展，近年來，我國耙吸挖泥船的建造和疏浚技術已經取得了較大的進步，國內的耙吸挖泥船正朝著自動化的方向發(fā)展。隨著國內港口疏浚工程量的日益增加，耙吸挖泥船疏浚作業(yè)的高效化越來越受到疏浚行業(yè)的關注。然而，國內有關研究提高疏浚作業(yè)效率的成果尚少。因此，如何根據(jù)現(xiàn)場施工條件來提高耙吸挖泥船疏浚效率已成為國內疏浚行業(yè)的重點研究方向，本文通過研究耙吸挖泥船疏浚作業(yè)過程，對施工控制參數(shù)進行優(yōu)化。
　　本文在中交疏浚技術裝備國家工程研

2、究中心基金項目的支持下，對如何提高疏浚效率進行了研究。文中采用遺傳神經網絡的方法對耙頭密度進行了預測，使用多種群遺傳算法對疏浚土質參數(shù)進行了估算并對施工參數(shù)進行優(yōu)化，開發(fā)了耙吸挖泥船疏浚界面，為施工人員提供了疏浚數(shù)據(jù)和施工控制參數(shù)的參考。本文主要研究如下：
　　首先，本文對耙吸挖泥船耙頭疏浚機理進行了分析研究，根據(jù)流量、航速、波浪補償器壓力等參數(shù)使用遺傳神經網絡對吸入密度進行預測。通過從廈門港獲得的實測數(shù)據(jù)對預測密度進行仿真驗證，

3、仿真結果表明：該方法具有很高的預測準確性，可以為施工人員提供吸入密度參考，以便船員調整施工參數(shù)，避免因吸入密度過大使得泥泵發(fā)生氣蝕而損壞。
　　其次，本文對耙吸挖泥船疏浚過程中泥艙沉積模型進行了分析研究，使用多種群遺傳算法對裝艙質量進行擬合，從而給出當前疏浚工況的土壤參數(shù)，然后，根據(jù)土質參數(shù)判斷土質類型。仿真結果表明：該方法能夠準確地擬合裝艙質量，可為施工人員提供疏浚土質類型的參考。
　　最后，本文結合耙頭模型和泥艙沉積模型