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申请/专利权人：浙江大学海南研究院

摘要：本发明公开了一种用于无人帆船性能分析的数字孪生系统，包括：帆船建模子系统，以及模拟测试子系统；帆船建模子系统用于建立帆船数字孪生模型，包括：用于存储环境参数数据和帆船状态数据的原始数据模块，用于存储帆船运动学模型和帆船动力学模型的物理建模模块，以及用于将环境参数数据和帆船状态数据，与帆船运动学模型和帆船动力学模型进行关联映射，构建帆船数字孪生模型的参数化识别模块；模拟测试子系统用于对帆船数字孪生模型进行模拟测试和性能评估。本发明还公开了一种用于无人帆船性能分析的数字孪生系统构建方法，能够通过最小均方误差算法建立关联映射，实现数字孪生系统的构建，从而快速准确地实现帆船的多场景模拟行驶测试。

主权项：1.一种用于无人帆船性能分析的数字孪生系统的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、数据采集与处理：记录帆船运行时的控制输入，得到控制输入数据集；通过若干帆船状态传感器和若干环境参数传感器对实验中的帆船进行数据采集，得到帆船状态数据集和环境参数数据集；S2、建立帆船运动学和帆船动力学模型：基于设计参考坐标系，建立帆船运动学模型；基于帆船设计参数建立帆船动力学模型；S3、参数化识别与关联映射：将S1中的控制输入数据集、帆船状态数据集和环境参数数据集记为帆船实际状态，将S2中得到的帆船运动学和帆船动力学模型记为帆船预测状态，通过最小均方误差算法将帆船预测状态和帆船实际状态匹配起来，进行关联映射，识别两大模型的动力学参数，得到帆船数字孪生模型，构建帆船数字孪生系统；S4、模拟测试和性能评估：基于S3中得到的帆船数字孪生模型，根据实际需求设定帆船模拟测试参数，从而模拟不同场景下帆船运行状态，输出帆船仿真状态数据；并将帆船仿真状态数据进行可视化输出，分析得出帆船行驶性能；在所述S3中，通过最小均方误差算法，对帆船动力学模型和帆船运动学模型进行动力学参数的识别过程包括以下步骤：S31、将实验中传感器采集到的帆船状态时间序列数据记为vt，ηt，外界环境数据和控制输入数据通过CFD结果计算得到合外力τt，首先计算纵向自由度，即x方向；对于每一个时刻，下式成立；将上述方程写成yt＝Hxt+zbias；其中， zbias＝0；S32、根据正交性原理，计算得到H的最优线性估计为：其中，CXY表示xt和yt之间的协方差矩阵，CYY表示yt的自协方差矩阵；S33、基于以上结果，反算未知的水动力参数实现辨识；S34、重复步骤S31-S33，辨识得到剩余自由度下的水动力参数。

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权利要求：

百度查询： 浙江大学海南研究院 一种用于无人帆船性能分析的数字孪生系统