畢業(yè)論文--基于cfd理論的機(jī)器人主動(dòng)嗅覺(jué)定位技術(shù)研究

1、<p><b>　　本科畢業(yè)設(shè)計(jì)</b></p><p><b>　　摘 要</b></p><p>　　移動(dòng)機(jī)器人主動(dòng)嗅覺(jué)定位技術(shù)的研究起源于上個(gè)世紀(jì) 90 年代歐美和日本一些發(fā)達(dá)的國(guó)家，距今只有十幾年的歷史，但受到了廣大專家和學(xué)者的關(guān)注。它集成了智能技術(shù)﹑傳感器及信息處理技術(shù)﹑仿生學(xué)﹑控制科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)﹑流體力學(xué)等多種學(xué)科的

2、知識(shí)。</p><p>　　本文圍繞室內(nèi)環(huán)境下移動(dòng)機(jī)器人主動(dòng)嗅覺(jué)定位問(wèn)題，具體展開(kāi)了以下幾個(gè)方面的研究工作：</p><p>　　首先，從選題背景與意義對(duì)國(guó)內(nèi)外的相關(guān)研究進(jìn)行了綜述和分析，并闡述了國(guó)內(nèi)外主動(dòng)嗅覺(jué)機(jī)器人定位研究現(xiàn)狀以及面臨的問(wèn)題。</p><p>　　其次，介紹了主動(dòng)嗅覺(jué)的三個(gè)子過(guò)程（煙羽發(fā)現(xiàn)，追蹤及氣味源的確認(rèn)）以及基于湍流主控單機(jī)器人的主動(dòng)嗅覺(jué)定位

3、的策略（化學(xué)趨向性、風(fēng)趨向性、信息熵）。</p><p>　　再次，介紹氣體泄漏擴(kuò)散的模擬方法和Fluent軟件進(jìn)行數(shù)值模擬的過(guò)程和基本原理以及應(yīng)用Fluent軟件對(duì)主動(dòng)嗅覺(jué)機(jī)器人定位的室內(nèi)環(huán)境進(jìn)行數(shù)值模擬，并輸出動(dòng)態(tài)的泄漏氣體的煙羽濃度分布圖及數(shù)據(jù)值。</p><p>　　最后，介紹煙羽函數(shù)未知時(shí)的搜尋策略。本文選用了半隨機(jī)移動(dòng)法的搜索策略，在Matlab中編寫M函數(shù)文件，將泄漏氣體的煙

4、羽數(shù)據(jù)值導(dǎo)入Matlab中，實(shí)現(xiàn)Matlab移動(dòng)機(jī)器人與煙羽數(shù)據(jù)結(jié)合，并模擬出機(jī)器人尋找泄漏源的路徑。</p><p>　　關(guān)鍵詞： 機(jī)器人； 嗅覺(jué)定位策略； 半隨機(jī)移動(dòng)法；</p><p><b>　　ABSTRACT</b></p><p>　　Research on mobile robot localization technology

5、 of active olfaction has originated in the developed country such as Europe, the United States and Japan in the 1990’s, although only has history more than ten years, majority of experts and scholars pay much attention t

6、o it. The active odor integrates the knowledge of multiple disciplines such as intelligence technology,sensor and information processing technology, bionics, control science, computer science as well as hydrodynamics. &l

7、t;/p><p>　　This issure studies on the mobile robot localization technology of active olfaction in the indoor environment, carried out research in the following areas:</p><p>　　First, the background

8、 and significance of research were summarized and analyzed and describing the current situation of mobile robot localization of active olfaction at home and abroad and the problems faced.</p><p>　　Secondly,

9、introducing the three sub-processes of active olfaction( plume finding ,plume tracking and odor source confirmation ) and a single robot of active olfaction localization strategy based on turbulent ( chemotaxis , wind te

10、ndency , information entropy ) .</p><p>　　Again, introducing the simulation methods of gas leakage and diffusion and the process of Fluent simulation and the basic principles and applying Fluent to simulate

11、 the indoor environment of mobile robot localization of active olfaction and outputing dynamic concentration distribution of leakage gas plume and data values.</p><p>　　Finally, describing the search strate

12、gy of unknown plume function . This issure select the semi-random search strategy .By writing M functions document in Matlab , the data values of the leakage of gas plume is imported into Matlab and data values combined

13、 with Matlab mobile robots and simulating robot path of find ing the source of the leak .</p><p>　　Key word: robot; active olfaction; semi-random algorithm</p><p><b>　　目 錄</b>&

14、lt;/p><p><b>　　1 緒論1</b></p><p>　　1.1 主動(dòng)嗅覺(jué)的提出與研究意義1</p><p>　　1.2 主動(dòng)嗅覺(jué)的研究現(xiàn)狀2</p><p>　　1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀2</p><p>　　1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀4</p><

15、;p>　　1.3 主動(dòng)嗅覺(jué)研究面臨的問(wèn)題4</p><p>　　1.3.1 氣味/氣體分子分布特性4</p><p>　　1.3.2 氣味/氣體傳感器5</p><p>　　1.4 本論文研究的內(nèi)容5</p><p>　　2 主動(dòng)嗅覺(jué)定位策略7</p><p>　　2.1 氣味傳播的三種方式

16、7</p><p><b>　　2.2 煙羽7</b></p><p>　　2.2.1 煙羽的定義7</p><p>　　2.2.2 煙羽在湍流環(huán)境中的特點(diǎn)7</p><p>　　2.3 主動(dòng)嗅覺(jué)8</p><p>　　2.3.1 主動(dòng)嗅覺(jué)定義8</p><

17、p>　　2.3.2 主動(dòng)嗅覺(jué)的三個(gè)子任務(wù)8</p><p>　　2.4 基于湍流主控環(huán)境下單機(jī)器人嗅覺(jué)定位策略9</p><p>　　2.4.1 化學(xué)趨向性9</p><p>　　2.4.2 風(fēng)向趨向性9</p><p>　　2.4.3 信息趨向性10</p><p>　　3 基于Fluen

18、t軟件室內(nèi)環(huán)境的數(shù)值模擬11</p><p>　　3.1 氣體泄漏擴(kuò)散的模擬方法11</p><p>　　3.1.1 物理模擬方法11</p><p>　　3.1.2 數(shù)學(xué)模擬方法11</p><p>　　3.1.3 CFD 數(shù)值模擬方法12</p><p>　　3.2 Fluent 軟件介紹12

19、</p><p>　　3.2.1 Fluent 用于氣體泄漏擴(kuò)散的適用性13</p><p>　　3.3 天然氣泄漏的仿真過(guò)程13</p><p>　　3.3.1 天然氣泄漏擴(kuò)散模型13</p><p>　　3.3.2 基本控制方程15</p><p>　　3.3.3 Fluent 數(shù)值計(jì)算17&l

20、t;/p><p>　　4 機(jī)器人移動(dòng)路徑的模擬21</p><p>　　4.1 煙羽函數(shù)未知時(shí)的搜尋策略21</p><p>　　4.1.1 半隨機(jī)移動(dòng)法21</p><p>　　4.1.2 濃度梯度追蹤法22</p><p>　　4.1.3 逆風(fēng)搜尋法22</p><p>　　

21、4.1.4 多傳感器的方向控制法23</p><p>　　4.2 基于半隨機(jī)法的氣味源定位Matlab仿真24</p><p>　　4.2.1 煙羽數(shù)據(jù)和移動(dòng)機(jī)器人的結(jié)合24</p><p>　　4.2.2 控制算法24</p><p>　　5 結(jié)論與展望28</p><p>　　5.1 主要結(jié)論

22、28</p><p>　　5.2 展望28</p><p><b>　　參考文獻(xiàn)30</b></p><p><b>　　致 謝32</b></p><p><b>　　1 緒論</b></p><p>　　1.1 主動(dòng)嗅覺(jué)的提出與研究意義

23、</p><p>　　隨著機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器人的應(yīng)用領(lǐng)域越來(lái)越廣。人們對(duì)機(jī)器人的智能程度要求也越來(lái)越高，要求機(jī)器人不僅能夠在生產(chǎn)車間環(huán)境下完成大規(guī)模的裝配任務(wù)，而且還能夠在室內(nèi)外感知環(huán)境并完成復(fù)雜的任務(wù)。因此對(duì)機(jī)器人感知能力的研究愈顯得重要?，F(xiàn)在對(duì)機(jī)器人的感知能力的研究主要集中在觸覺(jué)、視覺(jué)和聽(tīng)覺(jué)，出現(xiàn)了不少能看的、能聽(tīng)的甚至能說(shuō)話的機(jī)器人。但是對(duì)機(jī)器人的嗅覺(jué)的研究和應(yīng)用則相對(duì)較少[1]。</p>

24、<p>　　在動(dòng)物漫長(zhǎng)的進(jìn)化過(guò)程中，嗅覺(jué)作為最原始的感覺(jué)功能之一，一直伴隨著動(dòng)物的進(jìn)化而發(fā)展，嗅覺(jué)是許多動(dòng)物賴以生存的最重要的本領(lǐng)[2]。對(duì)于動(dòng)物來(lái)講，嗅覺(jué)不僅僅用于捕食，在尋找伙伴、交配、標(biāo)定領(lǐng)土、識(shí)別家庭成員、避免天敵攻擊等方面也起著決定性作用。例如雄蛾利用觸角在數(shù)百米外就可以嗅到雌蛾釋放出的一種信息素，從而通過(guò)跟蹤信息素準(zhǔn)確的確定雌蛾的具體位置[3]。嚙齒動(dòng)物和犬科動(dòng)物可以靠嗅覺(jué)找回貯藏的食物[4]，海洋中的甲殼類動(dòng)物

25、通過(guò)氣味來(lái)尋找食物[5]。近年來(lái)，受到生物氣味定位的啟發(fā)，一些學(xué)者開(kāi)始研究如何將氣味/氣體跟蹤、定位與移動(dòng)機(jī)器人技術(shù)相結(jié)合，通過(guò)使用移動(dòng)機(jī)器人來(lái)“主動(dòng)”地發(fā)現(xiàn)、跟蹤并確定氣味/氣體的源頭，即所謂的主動(dòng)嗅覺(jué)問(wèn)題。移動(dòng)機(jī)器人主動(dòng)嗅覺(jué)定位技術(shù)在環(huán)境監(jiān)測(cè)﹑違禁物品檢查和大型工廠倉(cāng)庫(kù)保安等方面，可以主動(dòng)對(duì)目標(biāo)化學(xué)物質(zhì)感知并確定其位置，這比一般的被動(dòng)感知系統(tǒng)要有效的多，而主動(dòng)嗅覺(jué)定位技術(shù)就是基于這種需要而展開(kāi)研究的。</p><

26、p>　　移動(dòng)機(jī)器人主動(dòng)嗅覺(jué)定位技術(shù)的研究始于二十世紀(jì)九十年代，歐美和日本等許多發(fā)達(dá)國(guó)家的科研團(tuán)隊(duì)都對(duì)氣味源定位進(jìn)行了較為深入的研究。利用移動(dòng)機(jī)器人和氣體傳感器實(shí)現(xiàn)氣味源定位(gas/odor source localization)已經(jīng)成為了一個(gè)研究熱點(diǎn)。目前，對(duì)機(jī)器人嗅覺(jué)定位的研究，不僅僅局限于對(duì)空氣中的氣味源進(jìn)行定位，還擴(kuò)展到了對(duì)水下和地下的氣味源跟蹤定位。所采用的機(jī)器人類型也趨于多樣化，除了普通的輪式移動(dòng)機(jī)器人外，還有仿生機(jī)

27、器人，如機(jī)器螞蟻、機(jī)器飛蛾、機(jī)器龍蝦等。主動(dòng)嗅覺(jué)是一門交叉學(xué)科，涉及到如機(jī)器人學(xué)、生物學(xué)、人工智能、傳感器及信息處理技術(shù)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、流體力學(xué)等眾多學(xué)科。本文研究的具有主動(dòng)嗅覺(jué)定位功能的機(jī)器人具有潛在的應(yīng)用前景，能夠從事與氣味相關(guān)的個(gè)領(lǐng)域的工作，應(yīng)用面非常廣泛。在國(guó)家安全方面，尋找未爆炸的地雷等[6]，探測(cè)未知區(qū)域，災(zāi)難中搜尋傷員[7]，探測(cè)或估算污染氣體的擴(kuò)散區(qū)域[8]，在社會(huì)治安方面，可以代替保安巡邏，完成有毒氣體檢測(cè)、尋找毒氣源[

28、9]、火災(zāi)源等工作；在工業(yè)生產(chǎn)中，可以檢測(cè)各類危險(xiǎn)化學(xué)物質(zhì)存儲(chǔ)容器或輸送管道的泄漏情況并進(jìn)行修補(bǔ)[10]，此外還可以進(jìn)行探礦工作。</p><p>　　1.2 主動(dòng)嗅覺(jué)的研究現(xiàn)狀</p><p>　　1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀</p><p>　　日本東京工業(yè)大學(xué)的Ishida 和他的同事自1992年便開(kāi)始了對(duì)嗅覺(jué)定位問(wèn)題的研究，陸續(xù)提出了仿飛蛾的仿生嗅覺(jué)搜索策略

29、、濃度梯度搜索策略、逆風(fēng)搜索、利用多傳感器味源搜索策略等. 他們從飛蛾的行為中獲得靈感，采用4 個(gè)氣體傳感器（TGS822，F(xiàn)igaro）和4 個(gè)風(fēng)速傳感器（F6201,Shibaura Electronics）制成氣味方向探測(cè)裝置，充分利用氣味信息和風(fēng)向信息完成氣味搜索。1997 年，Ishida 利用帶有氣體傳感器的移動(dòng)機(jī)器人研究二維氣體地圖，即繪制氣體的濃度分布圖，根據(jù)湍流擴(kuò)散理論得出一個(gè)相對(duì)簡(jiǎn)單的方程去描述特定環(huán)境下的隨時(shí)間變化

30、的平均氣體的濃度。并初步探討了氣源的空間位置對(duì)氣體濃度分布的影響，提出了主動(dòng)嗅覺(jué)（active odor sensing）的概念。2002 年，Ishida 開(kāi)發(fā)了第二代煙羽跟蹤機(jī)器人－GaPTR-Ⅱ（Gas Plum Tracking RobotⅡ），仍采用與以往相同類型的氣體傳感器和風(fēng)向傳感器，但改變了安裝位置。 2004 年Ishida 還用一個(gè)三維氣源定位探測(cè)器進(jìn)行了三維空間的氣源定位。該探測(cè)器利用6個(gè)氣體傳感器和兩個(gè)風(fēng)向傳感器

31、確</p><p>　　1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀</p><p>　　國(guó)內(nèi)進(jìn)行機(jī)器人嗅覺(jué)研究的較少。天津大學(xué)孟慶浩[13]教授較早地開(kāi)展了該領(lǐng)域內(nèi)的研究工作，于2007年提出了基于進(jìn)化梯度搜索的多機(jī)器人搜尋味源的算法，仿真結(jié)果驗(yàn)證了此法在時(shí)變氣態(tài)流體環(huán)境下對(duì)氣味/氣體源定位的有效性。 此外，在群機(jī)器人協(xié)同法仿生嗅覺(jué)跟蹤算法方面，孟慶浩教授等[14]將蟻群算法與逆風(fēng)搜索相結(jié)合用于協(xié)調(diào)多機(jī)器

32、人的運(yùn)動(dòng)方向，并在源頭確認(rèn)方面，提出了氣味氣體濃度持久性判斷結(jié)合機(jī)器人旋轉(zhuǎn)計(jì)算流體質(zhì)量通量散度的方法. 仿真表明，該搜索策略可適用于湍流煙羽環(huán)境，且可有效地逃脫濃度局部最優(yōu)和風(fēng)場(chǎng)的漩渦而最終確認(rèn)味源位置. 并提出了基于概率粒子群優(yōu)化算法的機(jī)器人味源定位算法，仿真及實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在自然室內(nèi)環(huán)境中，多機(jī)器人系統(tǒng)利用該算法能較快速地找到味源.</p><p>　　中科院電子學(xué)研究所的梁亮等[15]提出了基于單純形的格形

33、搜索算法，進(jìn)行了仿真和實(shí)驗(yàn)檢驗(yàn)。 該算法以單純形搜索法為理論基礎(chǔ)，將味源定位問(wèn)題看作函數(shù)尋優(yōu)問(wèn)題，充分利用了濃度梯度信息，并且降低了對(duì)控制精度的要求。通過(guò)仿真對(duì)比了瞬時(shí)濃度梯度法和基于單純形的格形搜索法，結(jié)果表明，基于單純形的格形搜索法成功率更高.哈爾濱工業(yè)大學(xué)的徐保港等提出了類似于仿生細(xì)菌的趨化性的半隨機(jī)移動(dòng)法。半隨機(jī)移動(dòng)法可以提高成功率，降低時(shí)耗，而占用的存儲(chǔ)空間也很小. 利用實(shí)驗(yàn)裝置采集了傳感器陣列的定量輸出信號(hào)，根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

34、的相關(guān)理論，利用樣本信號(hào)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了訓(xùn)練和驗(yàn)證，結(jié)果基本滿足要求；隨后根據(jù)網(wǎng)絡(luò)各層的權(quán)值和閾值，將網(wǎng)絡(luò)移植到單片機(jī)中。 最后選用機(jī)械本體和硬件系統(tǒng)組合，構(gòu)建了嗅覺(jué)機(jī)器人系統(tǒng)，并根據(jù)半隨機(jī)搜尋策略編制了軟件，驗(yàn)證了算法的有效性。</p><p>　　1.3 主動(dòng)嗅覺(jué)研究面臨的問(wèn)題</p><p>　　1.3.1 氣味/氣體分子分布特性</p><p>　　由于氣味

35、/氣體分子的擴(kuò)散速度通常比風(fēng)速要慢得多，所以在無(wú)風(fēng)或微風(fēng)的情況下主要是空氣湍流決定煙羽的結(jié)構(gòu)。在風(fēng)速穩(wěn)定和比較高的情況下，會(huì)產(chǎn)生比較穩(wěn)定的煙羽；否則， 煙羽不穩(wěn)定甚至無(wú)法形成煙羽. 實(shí)際上, 在真實(shí)環(huán)境中煙羽結(jié)構(gòu)十分復(fù)雜。由于氣味/氣體分子的分布被湍流所擾亂，所以煙羽隨機(jī)地彎曲，導(dǎo)致形狀變得不規(guī)則. 因而, 使用傳感器檢測(cè)到的氣體濃度發(fā)生很大的波動(dòng)。另外氣味/氣體被分離成不可預(yù)測(cè)的路徑，在距離氣味/氣體源頭比較遠(yuǎn)的情況下，濃度梯度是非常

36、小的, 所以簡(jiǎn)單的梯度跟隨是無(wú)效的. 只能在簡(jiǎn)化的特殊環(huán)境下，通過(guò)湍流傳播理論描述時(shí)間平均的氣體分布, 可得到相對(duì)簡(jiǎn)單的方程. 例如Ishida等采用以下湍流擴(kuò)散方程來(lái)近似煙羽的分布:</p><p>　　式中假設(shè)坐標(biāo)系的原點(diǎn)為氣味/氣體源的位置; x 軸的正向?yàn)橄嘛L(fēng)向的方向; c( x, y, z )代表點(diǎn)( x, y, z )的平均濃度; q 為氣體散發(fā)速率; K 為湍流擴(kuò)散系數(shù); U代表風(fēng)速;。</p

37、><p>　　由于不同位置的氣味/氣體源可以產(chǎn)生相同的信號(hào)，這就導(dǎo)致了傳感器模式不可預(yù)測(cè)地變化，所以定位不能只用當(dāng)前傳感器的讀取值，還需要過(guò)去的值。 在真實(shí)環(huán)境中，濃度梯度分布不是一致的. 一般情況下，由于時(shí)間等原因，通常濃度最大的地方不是氣味/氣體源頭，而局部最大值分布最密的地方離源頭越近。由于室外環(huán)境下風(fēng)場(chǎng)的高度波動(dòng), 因此目前的氣味/氣體搜索研究主要集中在室內(nèi)環(huán)境下進(jìn)行。</p><p>

38、;　　1.3.2 氣味/氣體傳感器</p><p>　　金屬氧化物傳感器由于價(jià)格低廉、靈敏度高和受環(huán)境條件影響較小等優(yōu)點(diǎn), 是目前主動(dòng)嗅覺(jué)研究的主要?dú)馕?氣體傳感器.但此種傳感器也存在著如下一些問(wèn)題.難以區(qū)分近似氣體:目前的金屬氧化物傳感器不能區(qū)別相似的氣體(如TGS822 對(duì)乙醇、甲烷、苯、一氧化碳和丙酮等均具有相似的輸出), 因此很難跟蹤一種指定的氣體.缺乏準(zhǔn)確可靠的傳感器模型: 很難建立傳感器和環(huán)境系統(tǒng)之

39、間準(zhǔn)確的解析模型, 原因是氣味/氣體傳播的混沌特性和傳感器讀數(shù)的噪聲, 動(dòng)態(tài)的傳感器模型的建立就更困難. 為了分析金屬氧化物傳感器的瞬態(tài)響應(yīng),Ishida等嘗試用二階線性系統(tǒng)來(lái)描述傳感器的動(dòng)態(tài)特性. 由于恢復(fù)時(shí)間一般比響應(yīng)時(shí)間長(zhǎng)很多, 因此他們使用兩個(gè)二階線性模型分別描述響應(yīng)特性和恢復(fù)特性, 取得了一定的效果.信號(hào)時(shí)延: 金屬氧化物傳感器的反應(yīng)及恢復(fù)時(shí)間較長(zhǎng), 因此在實(shí)時(shí)操作過(guò)程中, 很難假設(shè)先后的各個(gè)傳感器讀數(shù)是條件獨(dú)立的。Ishid

40、a和Nakayama提出了一種折中的速度慢但靈敏度和魯棒性好的氣體傳感器信號(hào)處理算法。此算法的特點(diǎn)是通過(guò)監(jiān)測(cè)傳感器輸出的相對(duì)變化來(lái)判斷響應(yīng)及恢復(fù)的開(kāi)始時(shí)刻。一旦監(jiān)測(cè)到傳感器的響應(yīng)則迅速啟動(dòng)逆風(fēng)向的煙羽跟</p><p>　　1.4 本論文研究的內(nèi)容</p><p>　　在室內(nèi)微風(fēng)條件下，基于計(jì)算流體力學(xué)應(yīng)用Fluent軟件模擬了二維的天然氣泄漏的濃度分布圖。然后應(yīng)用Matlab模擬機(jī)器人

41、搜索泄漏源的路徑。</p><p>　　第一章：介紹了研究主動(dòng)嗅覺(jué)機(jī)器人的目的及意義、國(guó)外和國(guó)內(nèi)研究的狀況、主動(dòng)嗅覺(jué)研究面臨的難題及本課題研究的內(nèi)容和方法。</p><p>　　第二章：介紹氣味煙羽的形成、主動(dòng)嗅覺(jué)的三個(gè)子過(guò)程以及基于湍流主控環(huán)境下單機(jī)器人嗅覺(jué)定位策略（化學(xué)趨向性、風(fēng)趨向性、信息熵）。</p><p>　　第三章：介紹氣體泄漏擴(kuò)散的模擬方法和Flue

42、nt軟件進(jìn)行數(shù)值模擬的過(guò)程和基本原理以及應(yīng)用Fluent軟件對(duì)主動(dòng)嗅覺(jué)機(jī)器人定位的室內(nèi)環(huán)境進(jìn)行數(shù)值模擬，并求輸出動(dòng)態(tài)的泄漏氣體的煙羽濃度分布圖及數(shù)據(jù)值。</p><p>　　第四章：在煙羽函數(shù)未知的情況下，介紹了幾種基于仿生學(xué)的主動(dòng)嗅覺(jué)定位策略以及本文采用的基于受生物化學(xué)趨向啟發(fā)的半隨機(jī)法，并在Matlab中模擬機(jī)器人尋找泄漏源的路徑。</p><p>　　第五章：對(duì)全文進(jìn)行總結(jié)、展望。&

43、lt;/p><p>　　2 主動(dòng)嗅覺(jué)定位策略</p><p>　　2.1 氣味傳播的三種方式</p><p>　　擴(kuò)散過(guò)程包括兩部分：一是分子自身的擴(kuò)散：另一個(gè)是湍流造成的湍流擴(kuò)散。氣體分子自身擴(kuò)散的速度是極慢的，在25℃、一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)大氣壓下擴(kuò)散系數(shù)為0.119cm2／s，折算為擴(kuò)散速度20.7cm／s。</p><p>　　擴(kuò)散主控主要指分子擴(kuò)

44、散成為氣味傳播的主要方式，如地下等。在擴(kuò)散主控環(huán)境里，由于沒(méi)有湍流的作用，分子擴(kuò)散成為氣味傳播的決定因素，因此簡(jiǎn)單的梯度搜索即可以趨近氣味源。</p><p>　　湍流主控指湍流主要控制氣味傳輸，分子擴(kuò)散可以忽略，且現(xiàn)有的風(fēng)向傳感器可以檢測(cè)到比較準(zhǔn)確的值，如一般的室外環(huán)境和通風(fēng)的室內(nèi)環(huán)境。</p><p>　　湍流主控微弱流體指氣味同樣主要受到湍流控制，但現(xiàn)有的風(fēng)向傳感器無(wú)法得到可靠的數(shù)據(jù)

45、(小于5 cm／s)，如封閉的室內(nèi)環(huán)境沒(méi)有同外界進(jìn)行流體交換，而是通過(guò)溫差產(chǎn)生微弱對(duì)流。</p><p>　　2.2 煙羽 </p><p>　　2.2.1 煙羽的定義</p><p>　　氣味被氣源釋放后，氣體分子在氣流的作用下，以團(tuán)狀( package of odorant)的形式擴(kuò)散和傳播，而這些團(tuán)狀的氣體分子在空氣中運(yùn)動(dòng)的軌跡猶如羽毛般，于是羽毛般的

46、運(yùn)動(dòng)軌跡稱為“煙羽”，因此氣味追蹤又稱為氣味煙羽追蹤。</p><p>　　圖2.1　給出了一個(gè)在風(fēng)洞中通過(guò)四氯化鈦煙塵可視化的煙羽.</p><p>　　2.2.2 煙羽在湍流環(huán)境中的特點(diǎn)</p><p>　　在自然環(huán)境下釋放的氣體分子在風(fēng)的作用下形成煙羽。典型的煙羽會(huì)隨著下風(fēng)的方向形成圓錐形的輪廓。煙羽的長(zhǎng)度主要由水平對(duì)流現(xiàn)象決定，煙羽的橫向傳播主要由湍流決定

47、。在湍流環(huán)境中，當(dāng)煙羽遠(yuǎn)離氣味源時(shí)，由于擴(kuò)散會(huì)變得越來(lái)越稀薄。由于湍流的混沌特性，導(dǎo)致煙羽隨機(jī)的彎曲，形狀變的不規(guī)則。因而，使用傳感器檢測(cè)到的氣體濃度發(fā)生很大的波動(dòng)。另外，氣體被分離成不可預(yù)測(cè)的路徑，在距離氣味源頭比較遠(yuǎn)的情況下，濃度梯度是非常小的。只能在簡(jiǎn)化的特殊環(huán)境下，通過(guò)湍流傳播理論描述平均時(shí)間的氣體分布，可得到相對(duì)簡(jiǎn)單的基于高斯分布的方程。湍流擴(kuò)散在邊界層表現(xiàn)為不同尺度的漩渦．小尺度潢渦將氣味煙羽“撕”成很多細(xì)絲(filamen

48、ts)從而導(dǎo)致煙羽內(nèi)部濃度的振蕩，而大尺度漩渦導(dǎo)致整個(gè)煙羽蜿蜒曲折。湍流環(huán)境中由于煙羽結(jié)構(gòu)十分復(fù)雜，梯度搜索無(wú)法找到氣味源，而需要更為復(fù)雜的搜索策略，在湍流環(huán)境下的氣味源定位研究更具有挑戰(zhàn)。</p><p><b>　　2.3 主動(dòng)嗅覺(jué)</b></p><p>　　2.3.1 主動(dòng)嗅覺(jué)定義</p><p>　　很多生物利用氣味信息完成求偶、

49、覓食和信息交流等活動(dòng)。受到這一啟發(fā)，一些學(xué)者自上世紀(jì)90年代開(kāi)始嘗試采用移動(dòng)機(jī)器人結(jié)合氣體傳感器等器件模擬自然生物的這一功能。國(guó)外將此研究稱為化學(xué)煙羽跟蹤或氣味源定位，國(guó)內(nèi)將機(jī)器人利用機(jī)載的傳感器結(jié)合適當(dāng)?shù)乃阉鞑呗酝瓿蓺馕稛熡鸬陌l(fā)現(xiàn)、跟蹤和最終確認(rèn)氣味源的整個(gè)過(guò)程稱為機(jī)器人主動(dòng)嗅覺(jué)。</p><p>　　2.3.2 主動(dòng)嗅覺(jué)的三個(gè)子任務(wù)</p><p>　　煙羽發(fā)現(xiàn)是機(jī)器人在搜尋開(kāi)始或長(zhǎng)

50、時(shí)間沒(méi)能測(cè)得氣味信息時(shí)使用的某種路徑或運(yùn)動(dòng)規(guī)劃，以使機(jī)器人盡快接觸氣味煙羽。</p><p>　　煙羽跟蹤是機(jī)器人在已經(jīng)發(fā)現(xiàn)氣味煙羽情況下所進(jìn)行的機(jī)器人路徑或運(yùn)動(dòng)規(guī)劃，以使機(jī)器人高效、快速地接近氣味源。</p><p>　　煙羽在發(fā)現(xiàn)過(guò)程是由于環(huán)境流體的湍動(dòng)會(huì)導(dǎo)致煙羽的不規(guī)則和間歇等特性，機(jī)器人即使已經(jīng)處于煙羽的掃掠范圍內(nèi)，也不是每次一定能夠測(cè)到氣味信息。因此，在煙羽跟蹤的過(guò)程中，很可能會(huì)

51、發(fā)生丟失煙羽的情況，這時(shí)需要借助已知的一些煙羽先驗(yàn)信息，再次發(fā)現(xiàn)煙羽并進(jìn)行跟蹤。</p><p>　　煙羽發(fā)現(xiàn)和再發(fā)現(xiàn)之間的共同點(diǎn)在于，兩者均是在當(dāng)前一段時(shí)間內(nèi)沒(méi)有檢測(cè)到氣味信息的情況下為了找到煙羽而進(jìn)行的搜索；不同點(diǎn)在于，煙羽發(fā)現(xiàn)用于氣味信息完全未知的情況，而煙羽再發(fā)現(xiàn)則用于存在一定煙羽先驗(yàn)信息的情況，如機(jī)器人曾在某處測(cè)得過(guò)一次氣味信息。</p><p>　　氣味源確認(rèn)則是機(jī)器人如何判斷

52、自己是否已經(jīng)找到氣味源并指出其位置的過(guò)程。</p><p>　　2.4 基于湍流主控環(huán)境下單機(jī)器人嗅覺(jué)定位策略</p><p>　　2.4.1 化學(xué)趨向性</p><p>　　所謂化學(xué)趨向性，指生物依靠所獲信息素的濃度梯度到達(dá)氣味源。針對(duì)氣味源定位問(wèn)題，化學(xué)趨向性通常指機(jī)器人利用不同位置的濃度測(cè)量值計(jì)算出濃度梯度，然后僅根據(jù)濃度梯度來(lái)向氣味源接近的過(guò)程。目前文獻(xiàn)

53、中包括幾種具有代表性的算法：Braitenberg算法、E.coli算法、Ishida的基于飛艇算法。Braitenberg算法所謂Braitenberg類型，是指采用直接的傳感器電機(jī)(sensor-motor)反應(yīng)導(dǎo)航方式。</p><p>　　在煙羽跟蹤過(guò)程中，Braitenberg算法主要指?jìng)鞲衅骱蛙囕喼g可以通過(guò)抑制的交叉耦合(cross．coupling)或者刺激性的同向連接，使機(jī)器人傾向濃度高的方向運(yùn)

54、動(dòng)。Russelll321、Sandini、Kuwana、Kazadit、Farah和Duckett、Grasso分別作了相關(guān)改進(jìn)和實(shí)驗(yàn)。Lilienthal和Duckett在室內(nèi)封閉環(huán)境內(nèi)也做了改進(jìn)與實(shí)驗(yàn)。</p><p>　　E.coli算法最早源于大腸桿菌(E.coli)在粘性環(huán)境中搜索行為。雖然該算法比較適合于粘性環(huán)境，但一些研究人員經(jīng)過(guò)改進(jìn)把它應(yīng)用于地面上湍流主控的環(huán)境里。采用一個(gè)氣味傳感器的E.col

55、i算法為：若當(dāng)前傳感器檢測(cè)值同上一次相比增加，則機(jī)器人旋轉(zhuǎn)隨機(jī)角度，范圍在（-50，+50）之間，然后向前運(yùn)動(dòng)隨機(jī)長(zhǎng)度，范圍在（-0.05 m，+0.05 m）之間：如果減少，則機(jī)器人旋轉(zhuǎn)隨機(jī)角度，范圍在（-1800，+1800）之間，然后向前運(yùn)動(dòng)隨機(jī)長(zhǎng)度，范圍在（-0.05 m，+0.05 m）之間。Russell和Marquest分別在湍流主控的環(huán)境里實(shí)現(xiàn)了該算法。Lytridist501也通過(guò)仿真驗(yàn)證了該算法，稱該算法為BRW(B

56、iased Random Walk)算法。</p><p>　　Ishida基于飛艇算法，使用飛艇在3D環(huán)境下進(jìn)行煙羽跟蹤，10個(gè)氣體傳感器安裝在飛艇的表面。通過(guò)兩種化學(xué)趨向性算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)：飛艇向著最大平均濃度響應(yīng)的傳感器方向運(yùn)動(dòng)，結(jié)果表明一些實(shí)驗(yàn)成功但時(shí)間較長(zhǎng)，部分實(shí)驗(yàn)失敗；沿著飛艇上前后的一維(1D)傳感器波動(dòng)最大的方向運(yùn)動(dòng)，實(shí)驗(yàn)是成功的。</p><p>　　2.4.2 風(fēng)向趨向

57、性</p><p>　　所謂風(fēng)趨向性，是指模仿生物(如藍(lán)蟹等)在感知?dú)馕稌r(shí)逆流而上，即通過(guò)逆風(fēng)(空氣中)或逆流(液體中)的方向到達(dá)氣味源的一種方法。風(fēng)向趨向性通常要與化學(xué)趨向性結(jié)合使用，主要包括逐步前進(jìn)法(Step by step progress)、Z字形／Dung Beetle算法、多階段搜索算法、3一D Z字形算、煙羽中心逆風(fēng)算法、蠶蛾算法、基于動(dòng)物捕食行為算法等。逐步前進(jìn)(Step-by-stepprog

58、ress)Ishida在文獻(xiàn)中采用了帶有四個(gè)氣體傳感器(TGS822)和四個(gè)風(fēng)速傳感器(F6201.1)的移動(dòng)平臺(tái)。單一方向的風(fēng)對(duì)四個(gè)風(fēng)速傳感器系統(tǒng)產(chǎn)生唯一的響應(yīng)模式，每45度方向上對(duì)應(yīng)一個(gè)模式，一共八個(gè)模式的模板預(yù)先存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)中，可以通過(guò)測(cè)量值和模式的最優(yōu)匹配來(lái)確定方向。在風(fēng)洞中實(shí)驗(yàn)了逐步前進(jìn)法。該算法使得機(jī)器人跟隨濃度梯度向煙羽中心接近，同時(shí)做逆風(fēng)搜索。當(dāng)沿著風(fēng)向的氣體濃度梯度非常小的時(shí)候，風(fēng)向成為定位的有效信息；反之，當(dāng)橫過(guò)風(fēng)向

59、的濃度梯度相對(duì)陡峭時(shí)，可以采用氣體濃度的信息接近煙羽。風(fēng)向和濃度兩者信息的結(jié)合提供了氣味源的方向。因?yàn)闄M越風(fēng)方向上的濃度梯度要大于沿著風(fēng)向上的，所以該算法只考慮了垂直風(fēng)</p><p>　　2.4.3 信息趨向性</p><p>　　Massimo Vergassola和同事首次提出利用信息熵來(lái)進(jìn)行氣味源定位。信息趨向性策略是指局部最大化信息增益的期望率，搜索過(guò)程可以看作是對(duì)氣味源信息的

60、獲取過(guò)程。對(duì)此方法來(lái)說(shuō)，信息起到了化學(xué)趨向性中濃度的作用-孫駐文對(duì)該算法進(jìn)行了改進(jìn)，減少計(jì)算時(shí)間，并通過(guò)仿真驗(yàn)證了該算法。由于該算法比較復(fù)雜，計(jì)算量較大，所以至今并未用于實(shí)際實(shí)驗(yàn)。</p><p>　　3 基于Fluent軟件室內(nèi)環(huán)境的數(shù)值模擬</p><p>　　3.1 氣體泄漏擴(kuò)散的模擬方法</p><p>　　目前在研究氣體擴(kuò)散領(lǐng)域應(yīng)用較多的模擬方法主要有

61、三種，即：物理模擬方法、數(shù)學(xué)模擬方法和CFD 數(shù)值模擬方法。當(dāng)然在實(shí)際的模擬仿真過(guò)程中，經(jīng)常是兩種或是三種方法同時(shí)使用，以此來(lái)驗(yàn)證模擬的準(zhǔn)確性。</p><p>　　3.1.1 物理模擬方法</p><p>　　物理模擬是模擬的基礎(chǔ)方法，指在不同與實(shí)體的規(guī)模上將某一過(guò)程再現(xiàn)，并分析其物理特性和線性尺度對(duì)實(shí)體的影響，進(jìn)而對(duì)所研究實(shí)體或過(guò)程進(jìn)行直接實(shí)驗(yàn)。將實(shí)際地形物理按比例的縮小模型置于實(shí)驗(yàn)

62、體(如風(fēng)洞、水槽等)內(nèi)，在滿足基本相似條件(主要包括幾何、運(yùn)動(dòng)、熱力、動(dòng)力和邊界條件相似)的基礎(chǔ)上，模擬真實(shí)過(guò)程的主要特征，如空氣動(dòng)力規(guī)律和擴(kuò)散規(guī)律。</p><p>　　物理模型建立的理論基礎(chǔ)是相似理論。進(jìn)行進(jìn)行物理模擬研究，必須解決如何設(shè)計(jì)和制作模型以及將模型實(shí)驗(yàn)的結(jié)論在實(shí)體上應(yīng)用等問(wèn)題。相似原理是研究、支配力學(xué)相似系統(tǒng)的性質(zhì)及如何用模型實(shí)驗(yàn)解決實(shí)際問(wèn)題的一門科學(xué)，是進(jìn)行模型實(shí)驗(yàn)研究的依據(jù)。</p>

63、;<p>　　根據(jù)相似理論，物理模型若能與原型保持相似，則由物理模型經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)得到的規(guī)律，原型也同樣適用。建立物理模型要遵循很多相似條件，如幾何相似、運(yùn)動(dòng)相似、動(dòng)力相似及熱相似等。在建立模型時(shí)，由于所有相似條件不可能完全滿足，所以針對(duì)研究的具體要求，要適當(dāng)做出取舍，恰當(dāng)選取相似參數(shù)是實(shí)現(xiàn)物理模擬的關(guān)鍵。物理模擬主要用于數(shù)值計(jì)算模式難于處理的復(fù)雜地形以及受到建筑物影響時(shí)的擴(kuò)散研究。與現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)相比，特別是復(fù)雜條件下的現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)相比

64、，物理模擬實(shí)驗(yàn)條件易控制、可重復(fù)且可節(jié)省人力、物力，可進(jìn)行較全面和規(guī)律性實(shí)驗(yàn)，是大氣擴(kuò)散研究的重要手段。</p><p>　　3.1.2 數(shù)學(xué)模擬方法</p><p>　　數(shù)學(xué)模擬方法是解決簡(jiǎn)單擴(kuò)散問(wèn)題的常用方法，此方法是通過(guò)用數(shù)學(xué)模型、在一定條件下來(lái)研究一個(gè)物理或化學(xué)過(guò)程，或通過(guò)模型描述一個(gè)復(fù)雜的物理或化學(xué)過(guò)程的某些特點(diǎn)。此種方法所借助的數(shù)學(xué)模型的方式?jīng)]有固定限制，可以是一系列代數(shù)式或

65、微分、積分方程，也可以簡(jiǎn)化為一個(gè)關(guān)系式。其中常見(jiàn)的數(shù)學(xué)模型：高斯模型、箱及相似模型、淺層模型、Sutton 模型以及唯象模型。</p><p>　　3.1.3 CFD 數(shù)值模擬方法</p><p>　　CFD 模擬是一種數(shù)值模擬方法，用此方法解決流體運(yùn)動(dòng)問(wèn)題于數(shù)學(xué)方法的研究思路不同，此種方法對(duì)擴(kuò)散的研究不必依賴偏微分方程的求解，在解決問(wèn)題時(shí)，根據(jù)具體研究的要求，不是去求解析解，而是運(yùn)用有

66、限元的思想對(duì)具體問(wèn)題建模，并通過(guò)相應(yīng)的軟件技術(shù)對(duì)模型進(jìn)行模擬仿真計(jì)算，使對(duì)具體的流動(dòng)過(guò)程的分析和研模擬。</p><p>　　采用這種數(shù)值模擬方法進(jìn)行模擬有一定的程序。第一步，根據(jù)泄漏介質(zhì)的特點(diǎn)和泄漏條件建立基本守恒方程，包括質(zhì)量方程、動(dòng)量方程、能量方程以及組分方程等；第二步，判斷和選擇初始和邊界條件，對(duì)擴(kuò)散中的各種場(chǎng)函數(shù)進(jìn)行模擬，這些場(chǎng)主要有流場(chǎng)、溫度場(chǎng)、濃度場(chǎng)等。第三步，對(duì)各種描述結(jié)果進(jìn)行分析，完成模擬目的。

67、此種方法是在借助計(jì)算機(jī)的基礎(chǔ)上完成的，模擬過(guò)程中不需要對(duì)氣體的密度性質(zhì)進(jìn)行判斷，對(duì)于擴(kuò)散的初始狀態(tài)也不用進(jìn)行詳細(xì)的階段分析，因此用這種方法進(jìn)行模擬就克服了箱及相似模型中的許多缺點(diǎn)，對(duì)于箱及相似模型模擬是遇到的問(wèn)題都可以不考慮，如辨識(shí)和模擬重氣的下沉、擴(kuò)散過(guò)程中空氣的卷吸、等許多問(wèn)題。另外，該方法對(duì)模擬對(duì)象的要求不高，既可以模擬平坦均勻地形情況的擴(kuò)散問(wèn)題，又有模擬更復(fù)雜情形流動(dòng)的能力。這種模擬方法是在Navier-Stokes 方程(以下

68、簡(jiǎn)稱N-S方程)的基礎(chǔ)上產(chǎn)生的，是一種完全三維的流體力學(xué)模擬方法，至少在原理上，此種方法可以模擬所有重要的物理過(guò)程。</p><p>　　物體的流動(dòng)有層流和湍流之分。通常情況下，大氣的流動(dòng)都為湍流。相對(duì)于層流來(lái)說(shuō)，湍流過(guò)程更為復(fù)雜。經(jīng)過(guò)長(zhǎng)時(shí)間的研究和總結(jié)工作，目前關(guān)于湍流的工程模式和計(jì)算機(jī)數(shù)值模擬方法有許多，但總結(jié)來(lái)看，已經(jīng)普遍采用只有直接數(shù)值模擬方法、大渦模擬方法和湍流統(tǒng)觀模擬方法這三種。</p>

69、<p>　　3.2 Fluent 軟件介紹</p><p>　　盡管天然氣在室內(nèi)的擴(kuò)散滿足微觀質(zhì)量守恒定律、動(dòng)量守恒定律和能量守恒定律，但是由于受到各種因素內(nèi)外界因素的影響，天然氣在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中由于多種原因會(huì)發(fā)生很大的形變，這種形變的方式采用數(shù)學(xué)方法很難進(jìn)行求解。即使利用數(shù)學(xué)方法得到了偏微分方程，并通過(guò)近似等方式得到了方程的解析解，但這種方式不能很好的反應(yīng)天然氣的擴(kuò)散狀態(tài)。所以對(duì)具體的擴(kuò)散問(wèn)題只有借助

70、計(jì)算機(jī)技術(shù)來(lái)完成，運(yùn)用數(shù)值求解方法來(lái)對(duì)擴(kuò)散問(wèn)題進(jìn)行研究，計(jì)算流體力學(xué)(CFD)是進(jìn)行此類研究的基礎(chǔ)。</p><p>　　Fluent 是CFD 軟件中應(yīng)用很廣泛的一種，它在美國(guó)的市場(chǎng)占有率已經(jīng)超過(guò)60%，是目前國(guó)際上比較流行的CFD 軟件包，可以模擬跟流體、熱傳遞及化學(xué)反應(yīng)等有關(guān)的很多問(wèn)題。此軟件使用方便、功能強(qiáng)大。其主要特點(diǎn)是：物理模型全面、數(shù)值方法先進(jìn)、及的前、后處理功能強(qiáng)大，目前在很多領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用

71、，并且取得了很好的效果。特別是航空航天研究、汽車設(shè)計(jì)、石油天然氣泄漏擴(kuò)散等方面。</p><p>　　Fluent 軟件設(shè)計(jì)是基于CFD 軟件群的思想，針對(duì)各種復(fù)雜流動(dòng)的現(xiàn)象，從用戶需求角度出發(fā)，陳對(duì)模擬對(duì)象的特點(diǎn)，采用不同的離散格式，利用不同的數(shù)值求解方法，最終達(dá)到模擬實(shí)驗(yàn)的目的，并要求實(shí)驗(yàn)中各種參數(shù)在自身領(lǐng)域內(nèi)的穩(wěn)定性。同時(shí)也要對(duì)計(jì)算速度和精度進(jìn)行設(shè)置，這樣可以高效的結(jié)局復(fù)雜的流動(dòng)問(wèn)題，而且可以解決各個(gè)領(lǐng)域的

72、問(wèn)題?；谏鲜鏊枷?，F(xiàn)luent 開(kāi)發(fā)了各種模擬軟件，這些軟件適用于各個(gè)領(lǐng)域、多種流動(dòng)的模擬。這些軟件能夠模擬流體流動(dòng)、化學(xué)反應(yīng)、物質(zhì)傳熱和其它多種復(fù)雜的物理現(xiàn)象。為了方便用戶，F(xiàn)luent 在建立網(wǎng)格時(shí)采用了統(tǒng)一的生成技術(shù)，而且應(yīng)用相同的圖形界面，使用起來(lái)很方便，究變得很方便。本章就應(yīng)用CFD 軟件Fluent 對(duì)天然氣室內(nèi)擴(kuò)散過(guò)程進(jìn)行仿真</p><p>　　3.2.1 Fluent 用于氣體泄漏擴(kuò)散的適用

73、性</p><p>　　目前在泄漏擴(kuò)散模擬仿真方面已經(jīng)應(yīng)用Fluent 做過(guò)的研究有化學(xué)試驗(yàn)煙羽軌跡跟蹤，冷卻塔煙羽擴(kuò)散模式研究等。另外，袋慮室、旋風(fēng)除塵器、有毒氣體排放、煙氣脫硫設(shè)備、SO2 洗滌、工業(yè)污染物排放等過(guò)程和設(shè)備的模擬等都可以應(yīng)用Fluent進(jìn)行模擬。通過(guò)以上的成功經(jīng)驗(yàn)證明，F(xiàn)luent 對(duì)于居室內(nèi)天然氣的泄露擴(kuò)散問(wèn)題的模擬具有適用性。</p><p>　　3.3 天然氣泄

74、漏的仿真過(guò)程</p><p>　　本小節(jié)是在分析天然氣室內(nèi)泄漏擴(kuò)散特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，確定基本控制方程，利用計(jì)算流體力學(xué)(CFD)方法，對(duì)室內(nèi)燃?xì)庑孤U(kuò)散過(guò)程的狀態(tài)進(jìn)行模擬和仿真。</p><p>　　3.3.1 天然氣泄漏擴(kuò)散模型</p><p>　　1） 物理模型的建立</p><p>　　本文選擇普通居民居住的房間作為研究對(duì)象。幾何尺寸:長(zhǎng)

75、8m ,寬3m 。在通風(fēng)的條件下，天然氣在管道口發(fā)生泄漏在此條件下做以下假設(shè)：</p><p>　　1.1 把空氣質(zhì)點(diǎn)的平均運(yùn)動(dòng)看作是不可壓縮流體的運(yùn)動(dòng)；</p><p>　　1.2 在數(shù)值計(jì)算中忽略空氣粘性的影響；</p><p>　　1.3 本文使用湍流粘性系數(shù)來(lái)表征大氣的湍流性質(zhì)，并采用雙方程湍流模 型，即 </p><p>&l

76、t;b>　　湍流模型求解；</b></p><p>　　1.4 假設(shè)泄漏時(shí)溫度不發(fā)生變化，并忽略可燃性氣體與空氣的溫度差異。</p><p>　　2） 幾何模型的建立 </p><p>　　Fluent 建立幾何模型主要有兩種方式：一是在前處理器Gambit 中直接建立；另一種是利用專業(yè)的軟件工具建立模型并將其導(dǎo)入Fluent 中。Gambi

77、t 只適用于創(chuàng)建簡(jiǎn)單的幾何體，對(duì)于復(fù)雜形體而言，其繪圖功能是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，這時(shí)Gambit 允許引入一些其他軟件創(chuàng)建的文件，常用的有Autocad 創(chuàng)建的ASCI 形式的文件。本文的模型是在前處理器Gambit 中直接建立。為了更直觀、更形象的反映天然氣泄漏擴(kuò)散的過(guò)程，本文采用的是二維建模的方式。</p><p>　　3.1圖 室內(nèi)二維空間的幾何圖</p><p><b>　　3）

78、網(wǎng)格的劃分</b></p><p>　　在使用CFD 軟件的工作中，有大約80%的時(shí)間是花費(fèi)在劃分網(wǎng)格上，可以說(shuō)網(wǎng)格劃分能力的高低是決定工作效率的主要因素之一。Fluent 軟件采用非結(jié)構(gòu)與適應(yīng)性網(wǎng)格相結(jié)合的方式進(jìn)行網(wǎng)格劃分。與結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格和分塊網(wǎng)格相比，非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格劃分便于處理復(fù)雜外形的網(wǎng)格劃分，而適應(yīng)性網(wǎng)格則便于計(jì)算流場(chǎng)參數(shù)變化劇烈、梯度很大的流動(dòng)，同時(shí)這種劃分方式也便于網(wǎng)格的細(xì)化或粗化，使得網(wǎng)格劃分

79、更加靈活、簡(jiǎn)便Fluent 劃分網(wǎng)格的途徑有兩種：一種是用Fluent 提供的專用網(wǎng)格劃分軟件Gambit 進(jìn)行網(wǎng)格劃分，另一種則是由其他的制圖軟件，如CAD 軟件等完成造型工作，再導(dǎo)入Gambit 中生成網(wǎng)格。還可以用其他網(wǎng)格生成軟件生成與Fluent 兼容的網(wǎng)格用于計(jì)算。本文是在Fluent 前處理器Gambit 中進(jìn)行網(wǎng)格劃分，按照由線到面、由面到體的原則，采用自動(dòng)劃分的方式對(duì)網(wǎng)格進(jìn)行劃分，共劃分網(wǎng)格12996個(gè)，網(wǎng)格劃分情況如圖

80、3.2 所示。</p><p>　　3.2圖 劃分網(wǎng)格后的幾何圖</p><p>　　3.3.2 基本控制方程</p><p>　　Fluent 的求解是基于各種方程的，本文涉及到的基本方程主要有連續(xù)性方程、動(dòng)量方程、能量方程和組分方程四種。</p><p><b>　　1）連續(xù)性方程</b></p>&

81、lt;p>　　對(duì)于湍流的求解要借助連續(xù)性方程來(lái)完成。根據(jù)物質(zhì)擴(kuò)散的各種性質(zhì)不同，可將連續(xù)性方程可分為以下4類，第一類為不可壓縮流體模型(incompressible fluidmodel,IFM)；第二類為非彈性流體模型(anelastic fluid model,AFM)；第三類為變密度流體模型 (variabledensity fluid model,VDFM)；第四類為變密度湍流流體模型(variabledensi

82、ty turbulent fluidmodel,VDTFM)。</p><p><b>　　不可壓縮流體 </b></p><p>　　(3.1) </p><p><b>　　非彈性流體 </b></p><p>

83、　　(3.2) </p><p><b>　　變密度流體</b></p><p>　　(3.3) </p><p><b>　　變密度湍流流體</b></p><p>　　(3.4)

84、 </p><p>　　對(duì)于本課題研究的氣體射流問(wèn)題，考慮到天然氣泄漏為射流噴口，且室內(nèi)泄漏過(guò)程中忽略溫度的變化影響，且其密度與空氣的不同，在擴(kuò)散過(guò)程中其密度也在不斷的發(fā)生變化。根據(jù)這些特點(diǎn)，天然氣室內(nèi)泄漏過(guò)程的基本控制方程為如式（3.3） 所示，式中，為泄漏物質(zhì)的密度，為三個(gè)方向的速度(u，v，w )。</p><p><b>　　2）動(dòng)量方程</b

85、></p><p>　　氣體擴(kuò)散同樣遵循動(dòng)量守恒方程，可得出擴(kuò)散過(guò)程中x、y、z 三個(gè)方向上的動(dòng)量守恒方程，通式為：</p><p><b>　　(3.5)</b></p><p>　　x 方向： </p><p>

86、;<b>　　(3.6)</b></p><p>　　y 方向： </p><p><b>　　(3.7) </b></p><p>　　z 方向：

87、 </p><p><b>　　(3.8)</b></p><p>　　式中，u 、v 、w 分別為流體擴(kuò)散過(guò)程中在x 、y 、z 三個(gè)方向上的速度分量，為流體的湍流粘度，g為重力加速度，p為擴(kuò)散開(kāi)始的絕對(duì)壓力。</p><p><b>　　3）能量方程</b></p

88、><p>　　擴(kuò)散過(guò)程中的能量方程如下所示：</p><p><b>　　(3.9)</b></p><p>　　式中，T 為流體的溫度，為流體的湍流導(dǎo)熱系數(shù)，可通過(guò)流體的湍流普朗特(Prandtl)數(shù)將與聯(lián)系起來(lái)：。取為常數(shù)，一般為，</p><p>　　。其中：、分別為混合物流體的定壓比熱和為泄漏物質(zhì)的定壓比熱，為空氣的

89、定壓比熱， 。</p><p><b>　　4）組分方程</b></p><p>　　由組分質(zhì)量守恒定律可得出組分方程：</p><p>　　(3.10) </p><p>　　式中，ω 為各成分的組分質(zhì)量分率，Dt為流體擴(kuò)散的湍流擴(kuò)散系數(shù)

90、，此系數(shù)可通過(guò)流體的湍流施密特?cái)?shù)將 與 聯(lián)系起來(lái)：。取為常數(shù)，一般可取為1，而于是有：。</p><p>　　3.3.3 Fluent 數(shù)值計(jì)算</p><p>　　將網(wǎng)格劃分后，進(jìn)進(jìn)入Fluent 計(jì)算階段，其基本計(jì)算步驟是：(1)定義流暢的幾何參數(shù)；(2)啟動(dòng)相關(guān)的求解器；(3)將劃分好的網(wǎng)格輸入到Fluent 中；(4)對(duì)網(wǎng)格進(jìn)行檢查；(5)選擇求解器格式；(6)選擇求解器所用的

91、基本方程；(7)定義物質(zhì)屬性；(8)定義邊界條件；(9)調(diào)整解的控制參數(shù)；(10)初始化流場(chǎng)；(11)開(kāi)始求解。以下就對(duì)其中的幾個(gè)關(guān)鍵步驟進(jìn)行介紹。</p><p><b>　　a.確定求解器</b></p><p>　　Fluent 提供三種計(jì)算方式：分離方式、耦合隱式和耦合顯式。這三種計(jì)算方式都可以給出精確的計(jì)算結(jié)果，只是針對(duì)某些特殊問(wèn)題時(shí)，某種計(jì)算方式可能比其他

92、兩種方式更快一些。分離計(jì)算和耦合計(jì)算的區(qū)別在于求解連續(xù)、動(dòng)量、能量和組元方程的方法有所不同。分離方式是分別求解上面的幾個(gè)方程，最后得到全部方程的解；耦合方式則是用求解方程組的方式，同時(shí)進(jìn)行計(jì)算并最后獲得方程的解。兩種方式的共同特點(diǎn)是，在求解附帶的標(biāo)量方程時(shí)，都是采用單獨(dú)求解的方式，就是先求解控制方程，再求解湍流模型方程或是輻射方程。顯式和隱式的區(qū)別在于對(duì)方程的線化方式有所不同。分離方式一般用于不可壓縮流或弱可壓縮流的計(jì)算。耦合方式則通常

93、用于高速可壓縮流的計(jì)算。由本文第一章中的假設(shè)條件可知，本文假設(shè)天然氣及空氣都為不可壓縮流，所以本文選擇分離式求解器進(jìn)行求解。</p><p><b>　　b.確定湍流模型</b></p><p>　　泄漏物質(zhì)擴(kuò)散過(guò)程中濃度變化主要受泄漏物質(zhì)自身性質(zhì)和氣流場(chǎng)兩方面因素的影響。而天然氣在室內(nèi)的泄漏是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程。通過(guò)物理模擬和數(shù)值模擬的方法都不能方便準(zhǔn)確的得到天然氣擴(kuò)散

94、過(guò)程中濃度的變化，所以本研究采用CFD 數(shù)值模擬方法。天然氣泄漏后在居室內(nèi)的運(yùn)動(dòng)并不穩(wěn)定，一般是以湍流流動(dòng)為表現(xiàn)形式。湍流本身很復(fù)雜，所以系統(tǒng)還要遵守附加的湍流輸運(yùn)方程，模擬要選擇好相應(yīng)的湍流模型以考慮湍動(dòng)量的影響因素。常用的湍流模型有渦粘性模式和Reynolds 應(yīng)力模式，渦粘模型中常用的有零方程模型，一方程模型和兩方程 、 模型；Reynolds 應(yīng)力模式中常用的有SST、SSG 模型等。Sklavounos 等比較了 、 、SST

95、、SSG4種模型在重氣輸運(yùn)數(shù)值模擬的結(jié)果，發(fā)現(xiàn) 及 SST 兩種模型的效果較好，本文計(jì)算采用標(biāo)準(zhǔn)模型(standard model)。</p><p><b>　　c.設(shè)置邊界條件</b></p><p>　　設(shè)置邊界條件是模擬效果好壞的關(guān)鍵因素之一。在Fluent 中所謂邊界條件，是指在模擬過(guò)程中，在模型求解域的邊界上所求解的變量和參數(shù)。只有給定了合理準(zhǔn)確的邊界條

96、件，才可能準(zhǔn)確計(jì)算出流場(chǎng)中各種參數(shù)的解。因此，只有根據(jù)模型的要求以及模擬的目的準(zhǔn)確的確定了邊界條件，要計(jì)算的問(wèn)題才會(huì)有定解，模擬才會(huì)達(dá)到想要的效果。</p><p>　　泄漏口的初始速度3m/s，壓力直徑0.02m，甲烷的質(zhì)量分?jǐn)?shù) 1</p><p>　　空氣入口的速度0.3m/s，壓力直徑0.2m，氧氣的質(zhì)量分?jǐn)?shù) 0.23</p><p>　　出口壓力直徑0.2m

97、</p><p><b>　　d.設(shè)置初始化條件</b></p><p>　　在開(kāi)始迭代前，必須先進(jìn)行初始化流場(chǎng)。所謂初始化，就是給各流場(chǎng)參數(shù)賦初始值，以便迭代計(jì)算可以有一個(gè)起點(diǎn)。初始化流場(chǎng)的方式有兩種：一種是初始化流場(chǎng)邊界；一種是直接初始化流場(chǎng)變量。</p><p>　　本文假設(shè)從泄漏口開(kāi)始計(jì)算，迭代的時(shí)間步長(zhǎng)為1s，天然氣的初始濃度為0，泄

98、漏的初始速度為3m/s。</p><p><b>　　3.3.4仿真結(jié)果</b></p><p>　　圖3.3 50S時(shí)室內(nèi)CH4的濃度分布圖</p><p>　　圖3.4 100s時(shí)室內(nèi)CH4的濃度分布圖</p><p>　　圖3.5 150s時(shí)室內(nèi)CH4的濃度分布圖</p><p>　　圖3

99、.6 200s時(shí)室內(nèi)CH4的濃度分布圖</p><p>　　4 機(jī)器人移動(dòng)路徑的模擬</p><p>　　本章研究的是當(dāng)煙羽函數(shù)模型未知時(shí)的情況，此時(shí)搜索策略的設(shè)計(jì)就顯的極為重要。機(jī)器人研究人員在為機(jī)器人設(shè)計(jì)搜尋策略時(shí)，已經(jīng)用一些模仿生物行為的方式成功的進(jìn)行煙羽跟蹤。其中一些研究人員只是簡(jiǎn)單地模仿生物的行為，并應(yīng)用到算法中。多數(shù)機(jī)器人的研究人員從昆蟲身上尋找靈感，也有些研究人員從細(xì)菌、龍

100、蝦等生物的行為中尋找靈感。本章研究的機(jī)器人通過(guò)半隨機(jī)移動(dòng)法實(shí)現(xiàn)氣味源定位。首先介紹一下煙羽函數(shù)模型未知時(shí)的搜尋策略。</p><p>　　4.1 煙羽函數(shù)未知時(shí)的搜尋策略</p><p>　　4.1.1 半隨機(jī)移動(dòng)法</p><p>　　半隨機(jī)移動(dòng)法是受到了細(xì)菌的化學(xué)向性的啟發(fā)。雖然仿生細(xì)菌的化學(xué)趨向性算法可以最大的節(jié)省存儲(chǔ)空間，但是其耗時(shí)長(zhǎng)，成功率低。而半隨機(jī)

101、移動(dòng)法可以提高成功率，降低時(shí)耗，而占用的存儲(chǔ)空間也很小，只需存儲(chǔ)最近三個(gè)點(diǎn)的濃度值。</p><p>　　算法原理如下：首先讓機(jī)器人前行，測(cè)得一條直線上三個(gè)點(diǎn)的濃度，然后根據(jù)三點(diǎn)濃度的不同確定下一步小車的移動(dòng)方向。機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)方式只有四種，前進(jìn)，后退，左轉(zhuǎn)和右轉(zhuǎn)。設(shè)三點(diǎn)分別為a、b、c，同時(shí)設(shè)置一個(gè)轉(zhuǎn)向標(biāo)志位Flag Turn＝0。算法表述如下：</p><p><b>　　If

102、(c>b)</b></p><p><b>　　{</b></p><p><b>　　繼續(xù)前進(jìn)；</b></p><p><b>　　}</b></p><p>　　Else If(c<b<a)</p><p><b

103、>　　{</b></p><p><b>　　后退三次；</b></p><p><b>　　}</b></p><p>　　Else if (c<b) & (b>a)</p><p><b>　　{</b></p><

104、p>　　后退到b 點(diǎn)，左轉(zhuǎn)，前行，F(xiàn)lag Turn 置1;</p><p><b>　　}</b></p><p>　　Else If (Flag Turn=1) & (c<b)</p><p><b>　　{</b></p><p>　　后退兩次，F(xiàn)lag Turn 置零；&

105、lt;/p><p><b>　　}</b></p><p>　　此算法能保證機(jī)器人一直向濃度增大的方向移動(dòng)。</p><p>　　4.1.2 濃度梯度追蹤法</p><p>　　梯度追蹤法是受到了鯊魚追尋獵物時(shí)的運(yùn)動(dòng)的啟發(fā)，當(dāng)氣味源散發(fā)出去時(shí)，在它的周圍就形成了一個(gè)濃度場(chǎng)，越是遠(yuǎn)離氣味源氣味濃度值越低，反之越高，鯊魚在追尋

106、獵物時(shí)按照濃度變化最大的方向前進(jìn)，總能較快的尋找到目標(biāo)。該算法可以表述為：</p><p>　　If (Left Concentration>Right Concentration)</p><p><b>　　{</b></p><p><b>　　左轉(zhuǎn)</b></p><p><b&

107、gt;　　}</b></p><p>　　Else if (Left Concentration<Right Concentration)</p><p><b>　　{</b></p><p><b>　　右轉(zhuǎn)</b></p><p><b>　　}</b>

108、</p><p><b>　　Else</b></p><p><b>　　{</b></p><p><b>　　前進(jìn)</b></p><p><b>　　}</b></p><p>　　該算法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，并且具有較高的效率，在具體

109、實(shí)現(xiàn)中可以通過(guò)比較時(shí)間軸上的濃度值來(lái)防止遠(yuǎn)離氣味源頭。</p><p>　　4.1.3 逆風(fēng)搜尋法</p><p>　　在有風(fēng)條件下（此處所指的有風(fēng)條件是指風(fēng)速穩(wěn)定風(fēng)向恒定的微風(fēng)），氣味煙羽的形狀將大大不同，雖然半隨機(jī)移動(dòng)法仍然可行，但是由于煙羽的不規(guī)律性導(dǎo)致其效率明顯變低。此時(shí)可以利用風(fēng)向傳感器獲取風(fēng)的方向，然后指引機(jī)器人按照逆風(fēng)的方向前行。因而在此種條件中，只要機(jī)器人保持在煙羽之內(nèi)就

110、可以較快的實(shí)現(xiàn)對(duì)氣味源的搜尋。當(dāng)風(fēng)向一定時(shí)，風(fēng)的方向大致就是濃度梯度方向，故沿著逆風(fēng)方向能以最快的速度向氣味源移動(dòng)。其搜尋原理可以表述為：為氣體的濃度設(shè)一閾值，當(dāng)?shù)陀诖碎撝禃r(shí)，則認(rèn)為失去了煙羽。在機(jī)器人探測(cè)到煙羽時(shí)，它根據(jù)風(fēng)向傳感器沿著逆風(fēng)的方向運(yùn)動(dòng)，當(dāng)?shù)陀谝?guī)定的閾值時(shí)，就認(rèn)為丟失煙羽，通過(guò)一些運(yùn)動(dòng)方式迅速的找到煙羽。如丟失煙羽后，以丟失煙羽的點(diǎn)為中心搜尋，逐步擴(kuò)展半徑搜尋煙羽；當(dāng)搜尋到煙羽后，繼續(xù)前行，搜尋氣味源。其算法表述如下：&l