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基于Nelder-Mead算法的机器人主动嗅觉室内时变污染源定位
文献摘要：
将Nelder-Mead(NM)算法与机器人主动嗅觉相结合,对室内衰减型和周期型两种时变污染源开展定位研究.首先通过计算流体动力学(CFD)模拟得到这两种时变污染源的浓度场,然后利用NM算法对其定位.结果表明,两种时变污染源的定位成功率均在80％以上.对机器人数量、响应时间和最大搜索步数这三个影响因素进行讨论,通过分析发现当室内面积为100 m2左右时,机器人数量为5个、响应时间为2 s、最大搜索步数为50步定位效果最好.
文献关键词：
机器人主动嗅觉;NM算法;时变污染源;计算流体动力学模拟
中图分类号：
作者姓名：
周晅毅;王富玉;杨流阔;顾明
作者机构：
同济大学土木工程防灾国家重点实验室,上海200092
文献出处：
引用格式：
[1]周晅毅;王富玉;杨流阔;顾明-.基于Nelder-Mead算法的机器人主动嗅觉室内时变污染源定位)[J].同济大学学报（自然科学版）,2022(06):812-820
A类：
机器人主动嗅觉,时变污染源
B类：
Nelder,Mead,污染源定位,NM,定位研究,CFD,浓度场,定位成功率,响应时间,步数,内面,定位效果,计算流体动力学模拟
AB值：
0.223522
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