一种煤矿井下无人机结构的多目标智能优化设计方法技术

一种煤矿井下无人机结构的多目标智能优化设计方法，属于无人机结构设计方法。无人机设计：根据井下无人机飞行环境特点和巡航要求，选取无人机结构设计的决策变量，确定优化目标和约束条件，构建井下无人机结构设计的多目标优化模型；考虑到无人机飞行稳定性这一优化目标很难建立数值模型，基于决策变量取值，获得代表个体及其飞行稳定性的数值模拟评价，进而采用机器学习方法，构建其代理模型，形成飞行稳定性优化目标评价函数；采用NSGA‑II多目标优化方法，结合约束处理机制，实现无人机结构的寻优，并对获得的最优结构进行仿真验证分析。本方法用于煤矿井下无人机结构设计，有效保证了无人机结构的合理性与科学性，保障了井下作业的安全性和经济性。

【技术实现步骤摘要】
一种煤矿井下无人机结构的多目标智能优化设计方法
本专利技术涉及一种无人机结构设计方法，特别是一种煤矿井下无人机结构的多目标智能优化设计方法。
技术介绍
目前，我国煤炭资源的分布存在浅层埋藏量不足特性，煤炭开采逐步向深部开发利用发展，开采难度越来越高，出现瓦斯突出、冲击地压等灾害的可能性也随之升高。当出现作业事故时，必须对灾后的井下环境和人员进行及时准确探测。然而，煤矿井下复杂地生产条件，使探测救援的难度大大增加；传统的人工施救策略，产生二次意外事故的可能性较高，对矿井安全隐患的危险倍增。无人机作为一款高度智能机器人，是一种通过无线电技术、设备和自控程序实现远端智能调控的非载人飞行器。无人机具有远程操控或自主能力，不存在执行人员的伤亡隐患，成为有效的救援探测设备。文献(张军红,李国民.轻型无人机复合材料机翼设计分析与验证.西安航空技术高等专科学校学报,2013,31(3):33-36)基于有限元模型，根据机翼的静强度和应力分布，选取轻型无人机的机翼构件布局。该方法对中小型复合材料无人机结构设计和静强度试验具有一定的参考价值。文献(LeeM本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种煤矿井下无人机结构的多目标智能优化设计方法，其特征在于：无人机多目标智能优化设计方法：建立煤矿井下无人机结构的多目标优化模型，并采用多目标优化方法求解该结构优化设计模型，为煤矿井下巷道狭闭空间内实现巡航的无人机设计方案，其步骤如下：/nStep1：建立煤矿井下无人机结构方案的升力代理模型；/n井下无人机由机架和动力系统组成，整机具有对称性；在机架和动力系统的共同作用下，无人机的升力由单一桨叶上提供的拉力差决定；无人机机架结构与动力系统包含多个参数，其与无人机升力之间存在高度非线性关系，且无法建立机理模型，采用辨识方法，构建无人机升力的代理模型，用于后续智能优化过程中的个体适应度评价；/...

【技术特征摘要】
1.一种煤矿井下无人机结构的多目标智能优化设计方法，其特征在于：无人机多目标智能优化设计方法：建立煤矿井下无人机结构的多目标优化模型，并采用多目标优化方法求解该结构优化设计模型，为煤矿井下巷道狭闭空间内实现巡航的无人机设计方案，其步骤如下：
Step1：建立煤矿井下无人机结构方案的升力代理模型；
井下无人机由机架和动力系统组成，整机具有对称性；在机架和动力系统的共同作用下，无人机的升力由单一桨叶上提供的拉力差决定；无人机机架结构与动力系统包含多个参数，其与无人机升力之间存在高度非线性关系，且无法建立机理模型，采用辨识方法，构建无人机升力的代理模型，用于后续智能优化过程中的个体适应度评价；
Step2：构建兼顾无人机质量、成本和升力的多目标优化设计模型；
为了满足煤矿井下探测和巡航工作需要，同时满足无人机的飞行安全性和制造经济性，无人机结构方案的评价指标包括两个部分；其一，采用无人机质量f1(x)和升力f2(x)，评估无人机的飞行平稳性，其中，无人机升力采用代理模型，无人机质量通过机架结构参数和机架材料加以描述；其二，采用无人机成本f3(x)评价所设计的无人机结构经济性，选取无人机机架和动力系统所需材料的总价作为无人机成本；确定决策变量及其约束范围，兼顾无人机质量、升力和成本三个优化目标，建立煤矿井下无人机结构的三目标优化设计模型；
Step3：煤矿井下无人机结构的多目标优化设计方法；
采用多目标智能优化算法，求解煤矿井下无人机结构设计三目标优化模型，得到Pareto最优解集，实现井下无人机结构参数的优化设计；
Step4：数值模拟验证获得的最优结构方案性能；
为了验证获得的最优结构方案是否能够满足实际工程需要，从Pareto最优解集中选取满足成本预算需求的若干结构方案，采用Fluent数值模拟软件，对无人机升力进行分析验证，并对无人机机架进行模态分析，验证机架稳定性和飞行安全性。


2.根据权利要求1所述的煤矿井下无人机结构的多目标智能优化设计方法，其特征在于：步骤1中，建立煤矿井下无人机结构方案的升力代理模型，采用以下步骤获得：
Step1：选取无人机机架和动力系统关键参数，确定煤矿井下无人机结构优化的决策变量，记为x＝{x1，x2，x3，x4，x5，x6，x7，x8}；其中，x1表示电机座直径，x2表示机架直径，x3表示框架宽度，x4表示起落架高度，x5表示厚度，x6表示高度，x7表示支架个数，x8表示桨叶尺寸；
Step2：根据无人机原材料制造限制，x5，x7，x8采用离散整数值；其余变量采用连续值；确定各个决策变量的取值范围，记为x5∈{1，1.5，2，2.5}，x7∈{2，3，4，5，6，7，8}，x8∈{127.0，152.4}；
Step3：采用拉丁超立方抽样法，产...

【专利技术属性】
技术研发人员：程健，郭一楠，白帅，王凯，王瑞彬，
申请(专利权)人：煤炭科学研究总院，
类型：发明
国别省市：北京;11