ZIP板壳理论 paper 相关代码复现题目：Improved refined plate theory accounting for effect of thickness stretching in  240.89KB

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板壳理论 paper 相关代码复现 题目：Improved refined plate theory accounting for effect of thickness stretching in functionally graded plates 期刊：Composites: Part B (中科院1区 top期刊 IF =13.1) 关键字：功能梯度材料矩形板；振动；计算模型 摘要：在本文中，改进了精化板理论(the refined pate theory, RPT)，以解释功能梯度板中厚度拉伸的影响。 与一阶剪切变形理论相比，改进的板理论具有更少的未知数和运动方程，但无需剪切校正因子即可解释横向剪切变形效应。 通过假设厚度方向的横向位移呈抛物线变化，修正了精化板理论的位移场，从而考虑了厚度拉伸效应。 给出了简支矩形板的闭式解，并将所得结果与 3D 解以及高阶剪切变形理论预测的结果进行了比较。 验证研究表明，该理论不仅比精化板理论更准确，而且与包含更多未知数的高阶剪切变形理论相当。
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90213595/2/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90213595/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">文章标题<span class="ff2">：</span>基于人工势场与<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">MPC<span class="_ _1"> </span></span>的无人船复杂遭遇路径规划研究</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">摘要<span class="ff2">：</span>船舶运动规划是海上自主水面舰艇<span class="ff2">（<span class="ff3">MASS</span>）</span>自主导航的核心问题之一<span class="ff4">。</span>本文主要针对复杂遭遇</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">场景下的无人船路径规划进行研究<span class="ff2">，</span>提出了一种新颖的模型预测人工势场<span class="ff2">（<span class="ff3">MPAPF</span>）</span>运动规划方法<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">该方法结合了人工势场和模型预测控制<span class="ff2">（<span class="ff3">MPC</span>）</span>的优势<span class="ff2">，</span>旨在解决传统人工势场方法在复杂遭遇场景</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">下的局部最优问题<span class="ff2">，</span>确保船舶的避碰安全<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">一<span class="ff4">、</span>引言</div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">随着无人船技术的迅速发展<span class="ff2">，</span>船舶运动规划在自主导航中扮演着至关重要的角色<span class="ff4">。</span>特别是在复杂遭遇</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">场景中<span class="ff2">，</span>如何确保无人船的安全航行成为了一个亟待解决的问题<span class="ff4">。</span>本文旨在解决这一问题<span class="ff2">，</span>提出了一</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">种基于人工势场与<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">MPC<span class="_ _1"> </span></span>的无人船路径规划方法<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">二<span class="ff4">、</span>相关工作</div><div class="t m0 x1 h2 yb ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在传统的人工势场方法中<span class="ff2">，</span>通过将障碍物和目标物视为产生势场的物体<span class="ff2">，</span>从而引导船舶沿着合适的路</div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">径航行<span class="ff4">。</span>然而<span class="ff2">，</span>在复杂遭遇场景中<span class="ff2">，</span>传统的人工势场方法容易陷入局部最优解<span class="ff2">，</span>导致船舶的避碰安全</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">无法得到保障<span class="ff4">。</span>为了解决这个问题<span class="ff2">，</span>本文结合了<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">MPC<span class="_ _1"> </span></span>的优势<span class="ff2">，</span>提出了一种新型的模型预测人工势场<span class="ff2">（</span></div><div class="t m0 x1 h2 ye ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">MPAPF<span class="ff2">）<span class="ff1">方法<span class="ff4">。</span></span></span></div><div class="t m0 x1 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">三<span class="ff4">、</span>方法</div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本文首先建立了新的船舶域<span class="ff2">，</span>并设计了闭区间势场函数来表示船舶域的不可侵犯性质<span class="ff4">。</span>在此基础上<span class="ff2">，</span></div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">采用具有预定义速度的<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">Nomoto<span class="_ _1"> </span></span>模型生成符合船舶运动学的可跟随路径<span class="ff4">。</span>为了解决传统人工势场的局</div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">部最优问题<span class="ff2">，</span>我们提出了一种基于模型预测策略和人工势场的运动规划方法<span class="ff2">，</span>即<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">MPAPF<span class="ff4">。</span></span>该方法通过</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">预测未来的船舶运动状态<span class="ff2">，</span>结合人工势场的思想<span class="ff2">，</span>对路径进行实时优化和调整<span class="ff2">，</span>从而确保船舶在复杂</div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">遭遇场景下的避碰安全<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">四<span class="ff4">、</span>实验与结果</div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">为了验证<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">MPAPF<span class="_ _1"> </span></span>方法的有效性<span class="ff2">，</span>我们在<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">MATLAB<span class="_ _1"> </span></span>平台上进行了实验<span class="ff4">。</span>实验结果表明<span class="ff2">，</span>与传统的人工</div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">势场方法相比<span class="ff2">，<span class="ff3">MPAPF<span class="_ _1"> </span></span></span>方法能够更好地处理复杂遭遇场景下的路径规划问题<span class="ff2">，</span>确保了船舶的避碰安全</div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">。<span class="ff1">此外<span class="ff2">，</span>我们还提供了<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">MATLAB<span class="_ _1"> </span></span>源码和相关文献<span class="ff2">，</span>以便读者进一步研究和验证</span>。</div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">五<span class="ff4">、</span>讨论与分析</div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本文提出的<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">MPAPF<span class="_ _1"> </span></span>方法结合了人工势场和<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">MPC<span class="_ _1"> </span></span>的优势<span class="ff2">，</span>能够实时优化和调整路径<span class="ff2">，</span>确保船舶在复杂</div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">遭遇场景下的避碰安全<span class="ff4">。</span>然而<span class="ff2">，</span>该方法仍然存在一些局限性<span class="ff2">，</span>如计算复杂度较高<span class="ff4">。</span>未来的研究将集中</div><div class="t m0 x1 h2 y1c ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在如何降低计算复杂度<span class="ff4">、</span>提高路径规划效率等方面<span class="ff4">。</span></div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>
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