10000米深海潜水器

10000米深海潜水器
技术领域
随着我国国民经济的不断发展,综合国力的显著增强,我国民用深海潜水事业得到了极大的发展,民用深海潜水器的需求数量近年来也在大幅增长。

背景技术
目前,世界上深海资源丰富,有能力下潜到5000米以上海底的潜水器少之又少。大量丰富的矿产资源存在于5000米以上深度的海底。据估计,太平洋超过20%的海底水深超过5000米,在这些海底又存在着大量稀有金属矿产。所以急需一种可以随意下潜到5000米以上海底的潜水器去采集这些矿产。

发明内容
10000米深海潜水器是一种由三层椭圆体精钢外壳构成壳体的潜水器,该潜水器可以从漂浮在海面上下潜到10000米深度的海底,然后再从10000米的海底上浮到海面。
功能描述,该潜水器可以自由地从漂浮在海面下潜到10000米的海底,再从10000米的海底上浮到海面。整个过程,潜水器的壳体不会发生破裂,而且潜水器可反复下潜,上浮多次,整个潜水器不会发生故障。
产品描述,该潜水器由外层精钢壳体,中层精钢壳体,内层精钢壳体,控制仪器,前储水箱,后储水箱,水泵,柴油发动机,转轴,推进桨叶构成。结构如下图1所示:
图片在这里插入图片描述

外层精钢壳体是一层椭圆形的密封的由精钢制造的壳体,采用椭圆体作为潜水器的外壳,有利于潜水艇在深海中抵消海水的压力。由于椭圆体壳体外表面光滑,具有一定弧度,这就使壳体受到的水压相互抵销,减轻了潜水器壳体内部受到的水压。这个椭圆体的长轴长20m,短轴长5m。这个外层壳体钢材的厚度为有80mm,它的外表面光滑,直接和海水接触,有利于潜水器在海水中航行。内表面上铸造有数以百计的中空的半圆体缸体,这个缸体外层钢材的厚度为80mm,内部有直径为160mm的中空半球体。半球体缸体的整体直径为320mm。这些中空的半球体缸体的顶端焊接在中层精钢壳体上。它们把外层精钢壳体上面受到的海水压力抵消了一部分,这是因为它们内部中空,它们外层圆环钢体两边受到的外层壳体上的海水压力相互抵消,这就使海水对中空缸体顶点的作用力减小,也就使海水对中层壳体的压力减小。如图2所示。
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中层精钢壳体是一层椭圆形的密封的由精钢制造的壳体,这个中层壳体的厚度为90mm,它的外表面焊接在外层壳体内腔上的半球体中空缸体上。它的内表面上铸造有数以百计的中空的半球体缸体,这个缸体外层钢材的厚度为90mm,内部有直径为120mm的中空半球体。半球体缸体的整体直径为300mm。这些中空的半球体缸体的顶端焊接在内层精钢壳体上。它们把中层精钢壳体上面受到的外层壳体上的作用力抵消了一部分,这是因为它们内部中空,它们外层的圆环体两边受到的中层壳体上的压力相互抵消,这就使海水对中空缸体顶点的作用力减小,也就使海水对内层壳体的压力减小。如图2所示。
内层精钢壳体是一层椭圆形的密封的由精钢制造的壳体,这个内层壳体的厚度为有95mm,它的外表面焊接在中层壳体内腔上的半球体中空缸体上。由于半球体中空缸体具有半圆形的横截面,所以它会抵消焊在外层壳体底面上面受到的外层壳体的压力,也就是减少了海水对半球体中空缸体产生的压力。半球体中空缸体的半球体外型可以抵抗海水压力。进而减小了半球体中空缸体对内层壳体产生的压力。它的内表面光滑。在内层精钢壳体的内部装有整个潜水器的电气控制部分,柴油发动机,水泵和前后两个储水箱。如图1所示。前储水箱装在潜水器的前部,它的下面焊接在内层壳体的下面,它的上面焊接在内层壳体的上面。它支撑起内层壳体,抵消了内层壳体受到的海水的压力。后储水箱装在潜水器的后部,它的下面焊接在内层壳体的下面,它的上面焊接在内层壳体的上面。它支撑起内层壳体,抵消了内层壳体受到的海水的压力。当潜水器漂浮在海面上时,两个储水箱没有海水。当潜水器开始下潜时,水泵把海水吸入前后两个储水箱,当两个储水箱全部装满海水时,潜水器达到10000米海底。此时水泵把两个储水箱中的海水排空,潜水器开始上升,直到两个储水箱的海水排完,潜水器又重新漂浮到海面。储水箱连接着进出水管道,这个进出水管道连接海洋的管道口外径长162mm,内径长2mm,管道壁钢材厚80mm。该管道中空,中空流水部分非常细,直径只有2mm,外部是厚达80mm的钢管。储水箱进出水管道以锯齿状绕焊在外层壳体上面,锯齿状管道相邻两小段管道夹角为30度,每个小段管道长80mm。储水箱管道连接储水箱端口的管道外径长300mm,内部是中空,中空部分直径长为280mm,这个管道钢材壁厚是10mm。海水在中空部分流动,中空部分外面是厚度为10mm的钢管。如图1所示。储水箱管道内部中空部分直径在连接海洋端口处最小,为2mm。随着管道往潜水器里面延伸,中空部分直径逐渐增大,在连接储水箱端口处,管道里的中空部分的直径最大为280mm。如图1所示。储水箱管道在外层壳体以锯齿状的排布,锯齿状的管道的30度锐角可以减小水流对储水箱的压力。同时,管道中空的内腔从连接储水箱端口到连接海洋端口逐渐变细,这使潜水器外面海洋的水压进入管道后逐渐变低,也使水泵从储水箱排水时,管道喷到海洋的水流的压强变大。同时,管道通往海洋的端口位于潜水器的前端,前储水箱的下面,这就有利于管道排水时海水的反作用力抬升潜水器的前端。柴油发动机转动,带动转轴转动,转轴带动推进桨叶转动,推进桨叶推动潜水器在海水中前进。柴油发动机安装在潜水器壳体内部,推进桨叶安装在潜水器壳体外部。柴油发动机通过联轴器和推动浆叶连接,柴油发动机转动时推进浆叶也会转动,推进浆叶通过密封圈、轴承和潜水器壳体连接。当推进浆叶在海水中转动时,它会向前产生一个推力,这个推力会推动潜水器向前运动。当4个观察窗为圆形,上面装有高压玻璃,当潜水器在深海时,操作人员可以通过观察窗查看海底的情况,也可以通过观察窗控制机器人采集海底的矿产资源。

【事件触发一致性】研究多智能体网络如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕多智能体网络中的事件触发一致性问题,研究如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识,并提供了相应的Matlab代码实现方案。文中探讨了事件触发机制在降低通信负担、提升系统效率方面的优势,重点分析了多智能体系统在有限时间收敛的一致性控制策略,涉及系统模型构建、触发条件设计、稳定性与收敛性分析等核心技术环节。此外,文档还展示了该技术在航空航天、电力系统、机器人协同、无人机编队等多个前沿领域的潜在应用,体现了其跨学科的研究价值和工程实用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动化、智能系统、多智能体协同控制等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于理解和实现多智能体系统在有限时间内达成一致的分布式控制方法;②为事件触发控制、分布式优化、协同控制等课题提供算法设计与仿真验证的技术参考;③支撑科研项目开发、学术论文复现及工程原型系统搭建; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注事件触发条件的设计逻辑与系统收敛性证明之间的关系,同时可延伸至其他应用场景进行二次开发与性能优化。
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模与控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开,重点研究其动力学建模与控制系统设计。通过Matlab代码与Simulink仿真实现,详细阐述了该类无人机的运动学与动力学模型构建过程,分析了螺旋桨倾斜机构如何提升无人机的全向机动能力与姿态控制性能,并设计相应的控制策略以实现稳定飞行与精确轨迹跟踪。文中涵盖了从系统建模、控制器设计到仿真验证的完整流程,突出了全驱动结构相较于传统四旋翼在欠驱动问题上的优势。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink使用经验的自动化、航空航天及相关专业的研究生、科研人员或无人机开发工程师。; 使用场景及目标:①学习全驱动四旋翼无人机的动力学建模方法;②掌握基于Matlab/Simulink的无人机控制系统设计与仿真技术;③深入理解螺旋桨倾斜机构对飞行性能的影响及其控制实现;④为相关课题研究或工程开发提供可复现的技术参考与代码支持。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与Simulink模型,逐步跟进文档中的建模与控制设计步骤,动手实践仿真过程,以加深对全驱动无人机控制原理的理解,并可根据实际需求对模型与控制器进行修改与优化。
在当代软件开发领域,Java与Python作为主流编程语言具有显著的技术价值。Java凭借其卓越的跨平台兼容性及严谨的面向对象体系,在商业系统构建中持续发挥核心作用;Python则依托其精炼的语法结构与高效的数据处理库,在机器学习、统计建模等前沿计算领域展现独特优势。 本项目文档系统整理了针对算法训练平台的编程实践内容,重点阐释了如何运用双语言范式解决计算问题。文档体系包含以下核心组成部分: 首先,对各类算法命题进行多维度解析,涵盖基础原理推演、时间复杂度量化比较、内存占用评估等关键技术指标。针对特定问题场景,文档会提供经过优化的数据结构选型方案,并论证不同架构对执行效能的潜在影响。 其次,每个算法案例均配备完整的双语言实现版本。Java实施方案注重类型安全与企业级规范,Python版本则突出代码简洁性与函数式特性。所有示例均包含详尽的执行注释,并附有运行时性能对比数据。 特别需要说明的是,文档中的时序编号体系反映了持续更新的内容组织结构,这种编排方式便于追踪不同阶段的算法实践演进。对于初级开发者,可通过对比两种语言的实现差异深化编程思维;对于资深工程师,则能从中获取系统优化的方法论参考。 在实践应用层面,本文档揭示了理论知识与工程落地的衔接路径:Java方案演示了如何通过合理的数据架构提升分布式系统吞吐量,Python案例则展示了数值计算中算法选择对处理效率的倍增效应。这种跨语言的技术对照,为学术研究与产业实践提供了可复用的设计范式。 通过系统化的算法实践,开发者能够建立完整的计算思维框架,掌握在不同业务场景下进行技术选型的决策依据,最终形成解决复杂工程问题的核心能力。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
在Julia编程语言中,开发局部最优块预处理共轭梯度(LOBPCG)方法属于高阶数值代数应用范畴,主要针对大型稀疏对称正定矩阵的特征值计算需求。该算法作为共轭梯度法的改进形式,通过分块处理策略显著提升计算效率,特别适用于电磁场模拟、固体力学分析及量子化学建模等科学计算场景。 共轭梯度法的基本原理在于通过构造正交搜索方向序列迭代求解线性方程组Ax=b,其中系数矩阵需满足对称正定性条件。该方法在每轮迭代中维持解向量的正交特性,从而确保收敛速度的最优化。 LOBPCG算法的创新之处在于将原问题分解为多个低维子空间,并在各子空间内独立寻求局部最优解。其计算流程包含关键操作环节:子块划分、预处理实施、正交化处理、残差向量修正以及重复正交化保障。预处理器的引入能有效改善系统条件数,可采用不完全LU分解或逐次超松弛等技术实现。 基于Julia平台的实现需重点关注以下技术环节: 1. 线性代数运算:依托内置LinearAlgebra模块完成矩阵向量乘积、内积运算等基础操作 2. 迭代控制架构:建立循环迭代机制,设置收敛判定标准(如特征值相对误差阈值或最大迭代次数限制) 3. 正交化保障:采用Gram-Schmidt过程或Householder变换维持向量组正交性 4. 特征值估算:通过Rayleigh商迭代逐步逼近真实特征值 5. 性能优化策略:针对大规模问题采用稀疏矩阵存储格式,结合并行计算技术提升执行效率 研究现成的LOBPCG算法实现代码有助于深入理解数值计算的核心技术,包括高效内存管理、算法结构设计及实际工程应用方案。掌握该算法不仅能够提升数值编程能力,更为解决复杂线性代数问题提供了可靠的技术路径。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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