文摘
为了减少误操作的潜水飞行员在深海的复杂环境和提高人的可靠性,它是一个非常重要的方法来优化的机舱空间载人潜水器。摘要载人潜水器蛟龙为例描述了突破传统的模式优化的客舱布局载人潜水器与审美的角度解构和重建的思考;布局优化是基于文化视角的跨学科的解构和重建。实验结果表明,载人潜水器舱内布局的优化结合理论的解构和重建美学和人体工程学,并验证该方法的可行性和有效性,多目标遗传算法。解构和重构布局优化提高了人类潜水员的可靠性。这是一个载人潜水器舱内布局的优化的新方法,也为研究提供了一个参考类似的小空间的布局。
1。介绍
自21世纪以来,人类进入了一个新时代的海洋勘探。目前,“蓝领土”深海资源和军事战略意义正在开发,利用和保护许多沿海国家。海洋探险的第一选择是载人潜水器,这叫做“海洋研究的一个重要基石。“载人潜水器是指一种潜水设备和水下观察和操作的能力,可以主要用于执行任务,如深海调查、勘探、开发、和救助,并通常是作为一个基础水下潜水活动的飞行员。深海载人潜水器,在海洋开发的前沿和制高点,将反映出一个国家的综合实力1]。然而,在复杂的深海环境在数千米深,几位潜水的飞行员应当执行高强度,高精度的科学调查十多个小时的载人潜水器舱内的内径只有2米,这几乎是不可能的任务。因此,如何优化的问题空间的载人潜水器舱内布局和改善人类飞行员潜水器的可靠性一直是一个热门话题在海上力量2]。
载人潜水器舱内布局已经执行更好的和更好的通过不断升级和转换的功能定位,人体工程学,空间分割,算法根据初步设计(3]。国内外载人潜水器,比如罗斯/领事和俄罗斯的和平I / II,艾尔文和最低点/深罗孚的美国、日本深海6500 Nautile法国和“蛟龙号”的深海战士,和中国Fendouzhe如表所示1近年来,已经改变了计划;他们已经接受了客舱布局的持续和计划升级方面,和所有都取得了极大的成功4]。
载人潜水器的优化布局、航空航天和航空封闭小屋通常以运营商为中心构建模拟器优化布局。例如,波音BOEMAN, NASA A3I计划,北约AGARD飞机驾驶舱项目都使用模拟器,研究如何优化空间布局,减少人为因素造成的误动作。载人潜水器舱内采用传统的空间布局cut-and-trial方式;之后,他们转向采用3 d建模与计算机软件布局削减和审判,这是与一个模型并无实质区别,不能达到满意的结果。基于人体工程学的布局,比如肌肉疲劳的潜水飞行员,也会导致一系列的问题;因此,这一趋势与多种技术优化客舱布局由载人潜水器的功能和人体工程学。增加的潜水深度载人潜水器,机舱空间将会越来越小,设备之间的干扰和设备变得越来越大,潜水飞行员的工作时间变得越来越长,期间将突出显示和多学科优化设计系统的研究客舱布局。在此系统中,视觉模拟、虚拟现实技术和数学算法模型将[5]。
载人潜水器舱内布局的优化不断探索寻求新的设计方法和手段,优化布局,从而提高人的可靠性。摘要载人潜水器舱内布局优化是基于解构和重建从跨学科的文化的角度思考,然后结合多目标遗传算法进行验证。它将提供一个新的方法研究载人潜水器和客舱布局也为研究提供一个参考的布局小小屋的飞机,船只和太空飞船6]。
2。解构和重建中的应用思考客舱布局优化的载人潜水器蛟龙
2.1。解构和重建的思考
解构(结构分解)是德里达提出的一个术语,一个法国后哲学家,这是源自“解构”盛和时间。重建是指设计模式和体系结构的合理化调整和改善质量和性能,从而提高可伸缩性和可维护性。简而言之,解构原结构的分解成基本单位,而重建恢复的基本单位为复合部分,从而获得一个全新的和不同的结构。
解构和重建的思考是一种思维方式获取新对象通过重组以一种新的方式基于代表元素的基本单位分解从特定的对象,如整体外观,本地形态、或微地形特征。基本解构方法包括整平、几何化、符号化和抽象。重建和方法有以下类型:重建的具体形式:现实和超现实的;和重建的抽象形式:几何抽象(酷抽象)和自由抽象(热抽象)。
2.2。象征性的解构的静态空间载人潜水器舱内的蛟龙
载人潜水器的小屋蛟龙大约是一个椭圆球体的内径2.1米,可容纳三个人,包括经营者和两位科学家,以及相应的席位,显示器,操纵者,电池,和相关的电子产品。首先,符合人们的工效学参数和设施,和发展对象在球形舱简单符号被执行任务的基础上,如表所示2;之后,把这些符号的组成元素的空间布局,这是解构和重建思想的符号表达式,如图1;三个潜水飞行员(◎轮)被安排在中间的小屋,与灰色虚线圆和矩形框作为他们的活动范围;工作台(\行)、显示器和机动设备(□平方)排列,充分利用球面舱壁。
如图1,机舱内的对象是象征性地解构,显示器和显示器结合球形墙。如图2(一个)表和监测设备,操作应当重构结合图2 (b)充分利用空间特性的球形墙潜水器根据人体工程学要求飞行员的条件下会议视像的强有力的约束要求,可访问性和舒适,然后形式如图红色的空间2 (c),将电子设备和个人物品的潜水器上的飞行员。
(一)
(b)
(c)
2.3。几何解构活跃地区的载人潜水器舱内的蛟龙
载人潜水器舱内由主控制区域,显示区域,生命支持区域,工作区域和区域的其他设施。它可以分解成几个几何平面空间关系,这可能被视为基本建模元素进行几何解构结合载人潜水器的任务,水下环境,工作区域在机舱7]。
对象在机舱内的布局可以分为三个部分,以及最具有破坏性的碰撞将会集中在前面的载人潜水器和较低的地区,所以建议将能源和电子设备在载人潜水器的下部和机舱区域的结构强度。此外,根据制原则,电池应放置在底部,易于维护和维护载人潜水器之间的平衡。由于一些碰撞顶的小屋,上部是相对安全的,所以它可以作为最后一道防线的安全潜水飞行员和储存的地方生命支持材料,如图3(一个)。活跃的地区主要是指工作区域的三个潜水飞行员中间的球形舱,如图3 (b)。通过几何解构和重建潜水器舱内飞行员和对象,显示和监测装置应固定球内壁,以确保视像和上肢的控制范围内的可操作性,从而保证控制的可访问性8]。
(一)
(b)
座位通常是重建以类似的方式,这可能是设置为集成或折叠几何与几何结构表面的基本建模元素。集成的座位可以增加存储空间,折叠一个折叠后可以增加活动空间,让三人座位后展开。在这种情况下,采用综合的座位。通过图形重建的存储空间如图3结合3潜水飞行员的座位,尽可能地降低存储空间增加,同时满足潜水飞行员的座位需求,如图4。在设计集成的座位,人机工效学潜水飞行员的可见性和舒适性等参数,可访问性,和舒适的载人潜水器设备应当限制严格按照人体工程学的要求,以构建的模型集成的座位和工作表潜水飞行员如图4。
2.4。重建和优化重叠区域载人潜水器舱内的蛟龙
载人潜水器的操作可以简化为五个阶段:潜水,坐在海底,巡航,操作,和提升,涉及的任务拍照,相机拍摄,测量和取样(9]。测量、采样和载人潜水器操纵会基本上成对重叠;因此,我们应该自由,抽象地重建重叠的工作区域和安排潜水运动领域飞行员任务重叠,因此会议同时工作的要求通过潜水器飞行员没有干扰,如图5。抽样;例如,重叠区域的重建和优化可以保存活动空间为一个潜水飞行员和确保操作和观察空间足够两个运营商没有互相干扰,和另一位科学家可能只需要站在前面的监测和监控时直接操作。
三个潜水飞行员的工作区域是重叠的,与前面的活动空间,如图5。他们的活动都集中在前面,一个可以执行操作,第二个可能提供观察和协助,和第三个可能监控工作状态。空间重叠的重量在墙上是最低的,后一半,如表所示3。解构后,机舱的后部用于放置设备,并通过优化和重建的综合座位,座位和后方空间可以设计符合人体工程学的一个模型。较低的部分在后面是潜水试验提供了一定的空间躺下来放松(因为他们将在机舱工作超过十个小时的直径只有2.1米)。的上部球形舱分离,中间空出的部分是,和顶部设置通道,从而获得的空间布局,如图6。
3所示。建立舱布局优化模型的载人潜水器下蛟龙解构和重建的思考
在这篇文章中,我们考虑重建作为模块的基本元素,寻求载人潜水器舱内的来源模块,每个部分的功能模块所代表的小屋,和每个模块的形式在客舱内的解构和重建思想,以重建机舱的空间布局模块系统在不同思维(10]。
抽象模块系统是一个逻辑系统连贯的设计、任务分解模块之间有密切的关系,不同模块的匹配可能有不同的含义。模块元素运用解构主义思想有资格(潜水飞行员选择样本的人口),如图2;至于客舱布局,每个合格的模块都有一个精确的空间范围,和模块可以自由更换的情况下占用空间不超过最大活动范围。模块之间的重叠的重量等级设置,如表所示3,进一步优化机舱空间的布局。
3.1。客舱布局优化模型的载人潜水器蛟龙
假设米目标对象(包括3潜水飞行员)应放置在球形舱;的设计变量米对象是 ,代表每个对象的空间位置;F指的是目标函数,代表每个对象的设计要求;r指的是球面的半径小屋;指的是球形舱中的对象占用的空间;是指占据的空间对象在运动;我指的是对象的变量占据空间球面舱;j是指对象的变量相互干扰的活动空间;和k指的是设备重叠的权重系数,如表所示3:
根据人体工程学的小屋模型的定量数据,我们进行初步的解构和重建目标的小屋,小屋的模型(图布局7)根据载人潜水器的需求无冲突对象之间的木屋,设备与设备之间、设备和机舱壁。
3.2。优化客舱布局下不干扰约束
不干扰指的是零在机舱设备和设备之间的碰撞概率和设备和机舱之间的墙,这是第一个条件客舱布局的优化11]。根据计算公式(2),标准可以用来衡量干扰碰撞(在哪里是指总干扰空间布局的小屋,是指设备和机舱壁之间的干扰量,和是指设备和设备之间的干扰量。总之,数学模型可以表示如下:
4所示。帕累托多目标优化遗传算法
变得更好的优化是指项目通过一定的规则或算法。在一个给定的地区,多个数字目标的优化称为多目标优化。摘要遗传算法,结合并行的选择策略,主要用于解决多目标优化载人潜水器舱内的蛟龙解构和重建后(12]。
4.1。改进遗传算法
载人潜水器舱内集团(各种设备)分为不同的子组是基于目标函数的数量客舱布局类别解构和重建后,并提供了相应的目标函数对每个子群;独立后,子函数的最优选择的约束条件下客舱布局并形成相应的新子组,因此结合成新的组织;然后cross-mutation操作执行;最后,生成下一代,和帕累托最优解后将获得自行车(13),如图8。并行选择遗传算法的流程图解构和重建后如图9。
解构和重建后,遗传算法可以从以下几方面改进:保持帕累托最优项目子组的下一代,不参与计算交叉计算和变异。搜索区域,如集成和后方的座位项放置区域解构和重建后,可以作为最终的搜索结果,如图10;搜索轨迹图10 ()改进的遗传算法更有效的比图10 (b)随机搜索,根据适应度函数值为指导建立快速和稳定的搜索。
(一)
(b)
4.2。编码和适应度函数
解决变量坐标的每个类型的设备在机舱内的载人潜水器“蛟龙号”可以作为编码的铬精。X是指一个特定的布局方案。 , ,和是指每个设备的质量重心坐标:
适应度函数值通常用来评估个人表现和指导搜索的遗传算法,它直接决定了遗传算法的稳定性和速度。载人潜水器的空间布局在机舱蛟龙为例;R球形的小屋是2000毫米,所以为了找到最优的布局方案的小屋载人潜水器“蛟龙号”第一个条件是设备不能相互碰撞(例如, )。适应度函数是 在哪里P指的是载人潜水器舱内布局方案;指的是之前的解构和重建后客舱布局指数;是指设备的最优个体价值在载人潜水器布局方案;k指的是设备重叠的权重系数。
4.3。主要参数的优化算法
载人潜水器组的大小N= 50。根据公式(3),n是10;交叉概率= 0.8;变异概率= 0.1;代沟的子群GGap = 0.8(每一代杰出的个体遗传到下一代的20%);进化的最大数量的一代max = 500。初始个体是随机安排和自动优化的操作算法。目标函数值的子组都受制于无量纲和归一化处理14]。
4.4。案例分析结果
在这种情况下,20计算的结果基本上是一致的,验证载人潜水器的优化布局小屋建造在解构和重建具有更好的稳定性。一组计算结果提取(只有部分结果)进行分析,如图11。
(一)
(b)
至于图(11日)、优化低重叠的设备重量在机舱内,初始对象是随机安排的,设备在机舱内的运动轨迹是混乱,还有很多活动空间碰撞,碰撞的主要设备和内壁之间的球形小木屋,设备和设备。多目标遗传算法的进展,碰撞(干扰)的数量在客舱内逐渐减少,设备(小红点)逐渐向中心移动球体内壁,设备与设备之间的距离变大,使设备的活动空间与低重叠体重分散球形墙上;图(11日)证明了多目标遗传算法符合设备的优化布局的合理性与低重叠的解构和重建后的重量。
至于图11 (b)、优化设备高重叠的重量在机舱内,初始对象是随机安排与大的活动空间,所以有大量的设备和设备之间的干扰,如之间的干扰活动空间的三个潜水飞行员和设备在机舱内,和任务和设备。解构和重建后,用多目标遗传算法的进展,设备(小红点)逐渐移动到客舱的前面,和干扰减少经过优化的设备和设备之间的距离,从而使设备具有高重叠的重量在客舱的前面。图11 (b)证明了多目标遗传算法符合设备的优化布局的合理性与高重叠的解构和重建后的重量。
多目标遗传算法的结果表明,当设备在机舱内的总干扰( )是0,设备与低重叠的体重应该是固定在墙上的小屋;那些高重叠的重量应固定在飞机的前部。在“蛟龙”号载人潜水器舱内、能源和常用工具被安排在机舱后方和较低的地区,潜水飞行员排列在前面的木屋,和高的操作和查看频率应放置在可访问性和可见性范围内3潜水的飞行员。
图12是一个影响客舱布局图后,遗传算法优化解构和重建;帕累托最优解的优化数学模型是一个获得的总干扰设备= 0。载人潜水器的人机一体化评价体系可以选择一个相对合理的布局方案的最优解。如图12,没有干涉客舱布局优化的遗传算法在解构和重建后,指示一个合理的优化过程。
5。结论
载人潜水器的客舱布局的优化是非常重要的,提高人的可靠性。摘要载人潜水器舱内布局优化是基于解构和重建从跨学科的文化的角度思考按照载人潜水器“蛟龙号”的设计要求结合人体工程学在空间布局约束条件,以建立一个优化的数学模型小屋的载人潜水器布局蛟龙。解构和重建后,本文最后获得一个更好的布局方案结合多目标遗传算法;主要结论如下:(1)解构和重建的载人潜水器舱内空间从一个跨学科的文化角度来看是客舱布局优化的新方法,它反映了跨域和多学科综合优化的优点。(2)载人潜水器舱内布局优化相结合的审美原则解构和重建与人机工效学和其他条件。相同类型的活动和设备使用相同的自然结合保存舱室空间;同时,体重结合多目标遗传算法介绍提供更科学的方案机舱设备的布局。(3)基于解构和重建的美学原理和多目标遗传算法,客舱布局优化模型的载人潜水器减少了随机搜索区域,最后使机舱设备的总干扰方法零尽快,可以加快计划的进展。
然而,需要进一步完善优化数学模型在更深入的研究主题分析和计算工具。在下一步中,静态和动态维度潜艇飞行员,和虚拟仿真和仿生算法应用于改善其工程实用性。
数据可用性
使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突有关的出版。
确认
这项研究得到了国家重点研究和发展项目的中国“总体设计、构建和试航的深海载人潜水器”(2016 yfc0300600);中央大学基本科研营业费用补贴项目(31020190504007);和优化设计方法研究深海载人车辆小屋的支持下复合模拟机制。