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论文说明:图表目录
声明
第一章 绪论
1.1课题背景和意义
1.2气味源定位应用的环境
1.3气味源定位策略
1.3.1烟羽发现
1.3.2烟羽跟踪
1.3.3气味源确认
1.4气味源定位面临的问题
1.5本文研究的主要内容
第二章 气味源定位仿真环境构建
2.1用于气味源定位研究的烟羽模型概述
2.1.1 Farrell基于细丝的大气扩散模型(Filament-based atmospheric dispersion model)
2.1.2 Li Wei三维烟羽模型(CPT_M3D)
2.1.3 Ishida静态烟羽模型
2.1.4 Balkovsky的格构(Lattice)烟羽模型
2.1.5 CofinBox烟羽模型
2.1.6 Liu基于CFD的连续烟羽模型
2.1.7目前烟羽模型存在的不足
2.2室内通风环境下的二维烟羽模型
2.2.1烟羽模型的构建
2.2.2基于CFD计算对流风速
2.2.3速度脉动与浓度计算
2.2.4基于FLUENT模型的局限性
2.3气体传感器响应和恢复模型
2.4基于烟羽模型和气味传感器模型的仿真环境框架
2.5本章小结
第三章 多机器人发现、跟踪烟羽和确认气味源算法
3.1基于多机器人的烟羽发现算法
3.2基于多机器人的烟羽跟踪算法
3.2.1改进ACO结合逆风运动的多机器人烟羽跟踪算法
3.2.2基于概率PSO算法的多机器人烟羽跟踪算法
3.3基于多机器人的气味源确认算法
3.4本章小结
第四章 多机器人气味源定位实验
4.1仿真实验
4.1.1仿真实验环境设置
4.1.2气味源定位控制结构的建立
4.1.3烟羽发现/跟踪仿真实验
4.1.4气味源确认仿真实验
4.1.5仿真实验总结
4.2真实机器人实验
4.2.1真实实验环境设置
4.2.2流场测量
4.2.3烟羽发现/跟踪真实机器人实验
4.2.4气味源确认真实机器人实验
4.2.5真实机器人实验总结
4.3本章小结
第五章 多机器人气味源定位的探索和利用平衡
5.1 E—E平衡概述
5.2多机器人气味源定位过程的E—E平衡
5.2.1搜索算法本身的E—E性能
5.2.2基于多机器人气味源定位的E—E平衡分类法
5.2.3 E—E平衡指标
5.3基于E—E平衡的多机器人气味源定位算法
5.3.1同步E—E平衡模式下的定位算法
5.3.2异步E—E平衡模式下的定位算法
5.4仿真实验
5.5本章小结
第六章总结与展望
参考文献
发表论文和科研情况说明
附录:第三章3.2.2节主要符号解释
致 谢