水下仿生扑翼机器人的发展现状综述

参照蝠鲼等鱼类游动方式所研制的水下仿生扑翼机器人具有效率高、机动性强、负载能力大等多方面优势。由于其广阔的应用前景,水下仿生扑翼机器人已逐步成为水下航行器领域的研究热点。本文系统地将蝠鲼的生物学特性、机器人的结构设计、动力学模型、单体运动控制、集群运动控制以及实验研究等方面的国内外研究进展进行了总结和梳理。已有的研究表明：水下仿生扑翼机器人正在朝着软体化、集群化、 高机动等方向发展,新兴的水下仿生扑翼机器人及仿生集群能够更加精确的模拟真实生物的游动姿态,并开展相关任务。当下的研究为水下仿生扑翼机器人性能的进一步优化与提升奠定了坚实的理论与实践基础。     

多点液压式波浪能海水淡化系统建模与仿真

为缓解淡水资源短缺及化石能源过度使用问题,提出多点液压式波浪能海水淡化系统,该系统主要由采能装置、液压传递系统与反渗透膜海水淡化设备组成。系统的采能装置采用振荡浮子式,可将波浪能转换为浮子振荡从而被液压系统吸收达到采集波浪能的目的。为了提高液压式波浪能海水淡化系统的采能效率及淡水率,利用AMEsim软件对液压传递系统进行建模与仿真,分析了蓄能器、浮子个数及波高对液压传递系统输出响应的影响。结果表明:蓄能器能够使液压马达的输出响应更加稳定;当浮子的数量增加时,液压系统达到稳定的运行状态所需的时间更短,从而有利于提高系统的效率;波高在2 m左右时,本系统的产水量达到最大。     

海洋油气田水下设施的防渔业损坏

为保障海洋油气开采的安全和顺利,文章以我国南海东部海域为例,在概述渔场和渔船基本情况的基础上,分析拖网对海洋油气田水下设施可能造成的损坏,并提出相关建议。研究结果表明:对海洋油气田水下设施影响最大的捕捞作业方式是拖网;双拖网渔船产生的最大拖曳力远大于脐带缆所能承受的最大拉力,很有可能损坏脐带缆等水下设施;应对渔船作业水域的海洋油气田水下设施采取保护措施,限制可能损坏水下设施的渔船作业,加强管理和培训以及通过技术手段对相关情况进行监测和处理。     

基于海图数据的水下岸坡插值精度分析对比研究

数字高程模型是研究水下岸坡冲淤变化的一种重要手段。不同的插值方法和像元大小都会对数字高程模型的精度产生影响,从而导致冲淤分析结果的变化。本研究使用了六种常用的插值方法 (ANUDEM、反距离函数法、克里金法、自然邻域法、样条函数法、不规则三角网转栅格法)对莱州湾和烟台港不同年份和尺度的水深数据进行了插值,计算了均方根预测误差、源数据残差均方根误差、残差均值、残差最大值和残差最小值等精度计算指标。结果表明ANUDEM和自然邻域法的均方根预测误差和源数据残差均方根误差均小于1 m。ANUDEM和自然邻域法对不同尺度的水下岸坡数据插值有着较好的适用性。     

无人水下智能海洋测绘装备的机遇与挑战

针对海洋测绘面临的问题,分析了无人时代海洋测绘技术的发展机遇,提出了无人水下智能海洋测绘的新模式,讨论了无人水下智能海洋测绘的技术体系和无人水下智能海洋测绘装备的关键技术,以及无人水下智能海洋测绘的装备产业链,展望了无人水下智能海洋测绘装备的发展趋势及应用前景。     

浅地层剖面系统在福建沿海海底沉船调查中的应用

海底沉船是水下文化遗产的一种重要类型和存在形式,利用综合地球物理手段对福建平潭、莆田及福州海域的海底沉船进行了探测研究,并重点探讨了不同浅地层剖面系统及不同探测频率在不同埋藏状态的水下文物调查中的应用。结果表明:浅地层剖面探测能够有效识别处于不同埋藏状态的沉船,尤其对探测埋藏海底面以下的沉船具有其他探测手段无法比拟的优势,但是探测频率的调节对目标物探测结果存在较大差异,对于埋藏式的海底沉船低频信号探测效果较理想。     

“海龙Ⅲ”号ROV系统深海试验与应用研究

深海水下机器人主要用于深远海地质、矿物资源和生物调查研究,以及海洋石油工程服务等水下综合作业,能够实现深海近底高精度、长时间的定点取样作业及其他精细化调查。结合国内外深海ROV装备和技术发展现状,以新研发的6 000 m级"海龙Ⅲ"号ROV搭载"大洋一号"船执行的2018年南海综合海试和48航次为例,从深海试验流程和方法、浅水区功能测试、深水区功能测试、深海观测及取样功能测试等方面,详细阐述了ROV海上试验和应用作业过程,对作业水深、功率配置、水下运动能力、搭载能力等关键性能指标进行了试验验证。海上功能测试和试验性应用结果表明,"海龙Ⅲ"ROV各项性能指标满足设计要求,验证了系统在不同深度、不同地形条件下的观测取样作业能力,创新了深水ROV作业方法手段,分析得出此类装备目前在国内发展存在的不足之处,并结合实际应用提出后期改进计划,以期为深海ROV的海试应用提供技术参考。     

基于水声环境空间中多模态深度融合模型的目标识别方法研究

随着对水下目标特性研究的深入和声学探测技术的发展,基于单模态的阵列式信息融合或基于空间信息的分布式信息融合的水下目标识别方法研究已有一定成果,但针对复杂海况导致单一物理场或单一融合层次的系统识别性能提高有限等方面影响的水下目标识别方法研究还有所不足,因此,开展基于多模态深度融合模型的水下目标识别方法研究可利用模态互补,共享信息而提升识别率。文中在国内外研究基础上,深入研究了基于到达时差法和多模态方法组合的检测方法,初步形成了基于水声环境空间中多模态深度融合模型的识别框架,开展了海洋中典型自然与人为事件的信号分析与特征提取,并在此基础上,设计新型基于海底基站的被动识别系统。该系统同步记录和由位置等组成的时间序列标记声、磁和压数据,可实现高精度、高分辨率的识别。本研究可满足未来海洋观测对高性能水下目标探测、定位和跟踪系统的迫切需要,为海洋安全监管、海洋突发事件应急响应等领域提供新的技术手段和科学参考。     

海底观测网发展现状及趋势研究

文中详细研究了当前世界上最典型的海底观测网的建设发展规模、形式、设备类型以及我国海底观测网的发展现状,并对国内外海底观测网的发展趋势进行总结。对日本、加拿大、美国及欧洲的海底观测网进行了设备级研究,对我国台湾地区、东海、南海的海底观测网现状进行了研究,并讨论了国外先进观测网对我国的海底观测网建设的借鉴意义。文中总结出海底观测网发展的整体趋势为:单节点网络加速验证新型设备及传感器的水下能力;区域尺度网络用于加速多学科发展并提升灾害预警能力;而浮标平台网络作为补充,铺设在远海区域以降低阶段建设成本。     

机载激光雷达测深技术研究与进展

当前包括内河、水库及海域在内的水上、水下地形测量任务需求不断增加,进行水域或海洋测绘领域研究已提升到新的国家战略性高度。首先介绍了当前机载激光雷达水深测量的基本原理;概括总结了激光测深中的波形处理、波浪潮汐改正、折射改正、航带拼接与数据融合等关键技术,对测深的精度及误差影响进行了分析。最后结合当前技术的发展及新技术的出现,对未来机载激光雷达测深技术的发展进行了展望。