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J-GLOBAL ID:202002219734245474   整理番号:20A2727682

粒子群最適化アルゴリズムを用いたマルチロボットシステムによる沖合プラットフォーム上の天然ガス漏洩源の位置【JST・京大機械翻訳】

Location of natural gas leakage sources on offshore platform by a multi-robot system using particle swarm optimization algorithm
著者 (5件):
資料名:
巻: 84  ページ: Null  発行年: 2020年 
JST資料番号: W3282A  ISSN: 1875-5100  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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海上プラットフォームは,海上採掘のためのインフラストラクチャーとして役立った。プラットフォームの安全な操作と知能の方向におけるプラットフォームの開発を保証するために,漏れが発生するとき,潜在的事故を防止するために,高速応答による天然ガス漏れインテリジェント検出システムが必要である。本研究では,漏れた天然ガスを位置決めする方法を,マルチロボットのための粒子群最適化アルゴリズムに基づいて提案する。最初に,移流拡散方程式を計算して,種々の場面レイアウトにおける有限差分法を用いて漏れガス伝送をシミュレーションした。同時に,ガス検出,ガス追跡,およびガス源位置確認のためのマルチロボット協調検出戦略を,改良パーティクルスウォーム最適化アルゴリズムを使用して提案する。その後,漏洩源のためのマルチロボット探索のプロセスをシミュレーションした。さらに,制御アルゴリズムを分析し,その結果は,戦略が高い検出率を持つことを示した。さらなる解析は,ロボットの数が2から7に増加し,その時間は,漏洩源を上手く位置決めするためのマルチロボットシステムに対して,時間を要することを示した。ロボットの数が一定であるとき,2つの漏れ源を首尾よく位置決めするマルチロボットにかかる時間は,単一漏れを位置決めする時間より長い。最後に,パーティクルスウォーム最適化,アリコロニーアルゴリズム,およびカッキー探索アルゴリズムに基づく探索戦略を,単一漏れ源環境においてシミュレートするために使用した。他の2つのアルゴリズムと比較して,ロボットの数が3から7に変わるとき,粒子スウォームに基づく探索戦略探索の精度は,2%-28%増加し,そして,検索時間は,27s-92sによって加速され,そして,粒子スウォーム最適化は,漏れ源位置におけるマルチロボットシステムの制御のために,2つの他のものより優れていた。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
ロボットの運動・制御  ,  人工知能 
タイトルに関連する用語 (5件):
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