便携式AUV动力学建模：CFD与非线性优化方法

"这篇论文研究了50 kg级便携式自主水下机器人的动力学建模方法，采用计算流体力学（CFD）和非线性最优化辨识技术来构建模型，通过仿真和实验数据对比验证了模型的准确性。" 在现代科技领域，便携式自主水下机器人（AUV，Autonomous Underwater Vehicle）因其灵活性和广泛应用而受到广泛关注。这些机器人用于海洋科学研究、环境监测、海底资源探测等多种任务，对精确控制和高效运行有高要求。本论文的重点是研究50 kg级便携式AUV的动力学建模，这是实现精确控制的关键步骤。 传统的动力学建模通常依赖于物理实验，如水池试验，但这种方法耗时且成本高昂。为了解决这个问题，论文提出了一种新的建模方法，结合了计算流体力学（CFD）和非线性最优化辨识。CFD是一种数值方法，用于模拟流体流动，可以预测机器人在水中的受力情况。通过CFD，研究人员可以在计算机上模拟水下机器人的运动，获取动力学模型所需的流体动力学数据，避免了实际水池试验的复杂性和费用。 非线性最优化辨识则是一种参数估计技术，旨在找到最能描述系统行为的模型结构和参数。在AUV动力学模型构建过程中，非线性最优化辨识用于确定模型的精确参数，以确保模型的准确性。这种方法考虑了AUV运动的复杂性和非线性特性，可以得到更加贴近实际的模型。 论文详细推导了便携式AUV的动力学模型，包括浮力、推进力、阻力以及各种其他水动力等关键因素。模型建立后，通过对比使用CFD获得的仿真数据和实际水池实验数据，验证了模型的有效性和可靠性。这种对比分析进一步证明了使用CFD和非线性最优化辨识构建的动力学模型能够准确反映AUV的实际运动特性。 此研究对于提高便携式AUV的控制精度、减少控制系统的复杂性以及优化任务规划具有重要意义。同时，这种方法也为其他小型水下机器人或无人水下航行器的动力学建模提供了参考和借鉴。通过这样的先进建模技术，未来的研究者和工程师可以更快地开发和测试新的控制策略，推动水下机器人技术的进步。