利用海流发电装置原位地捕获能量将成为实现海底观测仪器长期供电的一种新方式。对海流发电装置翼型前缘及后缘进行结构改进并利用FLUENT软件和k-ω SST两方程湍流模型对翼型绕流问题进行求解结果表明前缘半径适当增大最大升阻比增大失速攻角将变大;而采用对称增加后缘厚度的方法升力系数随厚度增大略有提升但阻力系数亦同时增大。

引入了一种基于解空间划分的改进粒子群算法,有效地解决了传统粒子群算法前期容易陷入局部极小值的问题,并将此算法应用到RBF神经网络的参数优化和样本学习中.运用聚减累算法确定了径向基函数中心个数,通过改进的PSO优化了网络中基函数的中心值和宽度,最后利用PSO训练网络输出样本,实现了液压钻机的故障诊断.试验结果表明,基于改进PSO优化的RBF神经网络在液压钻机故障诊断中,在样本较小的情况下,具有较快的响应速度以及较高的诊断精度.