36、水下无人航行器推力数值验证与机器人抓手手臂设计

水下无人航行器推力数值验证与机器人抓手手臂设计

在当今科技发展的浪潮中,水下无人航行器(ROV)和机器人技术的研究愈发重要。水下无人航行器在海洋探索、水下作业等领域有着广泛应用,而机器人技术在疫情背景下,对于无接触操作、物品搬运等方面也发挥着关键作用。本文将深入探讨水下无人航行器推力的数值验证以及机器人抓手手臂的设计。

水下无人航行器推力数值验证
  • 方法选择 :对四旋翼无人机螺旋桨运动的两种方法进行了研究比较,同样也对海洋螺旋桨开展了研究,将多参考系(MRF)与任意网格界面或滑动网格技术(AMI)的结果与实验数据进行对比。考虑到计算时间,MRF技术在螺旋桨模拟中更高效,因此本文采用了MRF方法。MRF模型在旋转域中单独计算螺旋桨周围的流场,然后通过接触面上的适当网格界面将其与其余静止流体域连接起来。
  • 模型准备 :使用SOLIDWORKS软件创建简化的CAD模型,用简单几何形状替代复杂特征,避免切向接触。由于ROV关于垂直平面对称,利用对称边界条件仅计算一半几何形状,以减少计算时间。同时,选择合适的大计算域和影响体(BOI)尺寸,以准确捕捉所有流动特征。
  • 网格生成 :运用ANSYS的网格划分模块为模型创建四面体网格。为准确计算压力梯度和螺旋桨周围的流动以计算推力,对螺旋桨叶片、旋转域面和尾流区域进行了细化。在ROV表面创建了五层棱柱层,以更好地捕捉边界层,这对确定阻力至关重要。最终模型的网格包含385万个网格单元。
    | 网格工具 | 尺寸 (mm) | 网格大小 (mm) |
    | — | — | — |
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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