摘要:针对无人水下航行器（Autonomous Underwater Vehicle，AUV）运动约束多，传统遗传算法的路径寻优效率低、收敛速度慢等问题，提出了一种改进遗传算法的 AUV 路径规划方法。该算法选用栅格法构建环境，使用路径长度、平滑度和危险区域作为评价函数。改进遗传算法种群初始化过程，引入周围点栅格提高收敛速度，同时结合灾变思想避免群体陷入局部最优解。该算法根据 AUV 最大转角的约束条件，设计了 AUV 平滑过程和删除过程，避免了 AUV 航行出现急停急转。仿真及湖上试验结果表明：改进遗传算法相比传统遗传算法，路径长度减少 11.4%，收敛速度加快 20.0%，且收敛路径满足 AUV 航行约束要求。

摘要:鱼雷打靶试验对评价武器系统对目标的打击性能具有重要意义。水动力参数是模拟鱼雷水下运动轨迹、预报鱼雷打靶落点的关键参数。随着现代 CFD 技术的发展，采用数值方法获取水动力参数，提高了轨迹预报精度，但计算效率不高，不利于多工况下鱼雷打靶预报。首先，基于刚体动量和动量矩定理建立了鱼雷的水下运动方程组，运用 4 阶龙格–库塔(Runge-Kuta)法对运动方程组进行数值求解，对鱼雷水下轨迹进行模拟，从而获取鱼雷打靶性能。其次，提出了基于遗传算法的近似模型(GA-BP)和自适应遗传算法优化的近似模型(AGA-BP)模拟鱼雷水下打靶落点，对鱼雷打靶性能进行快速预报。通过仿真和数据对比，结果表明：AGA-BP 预测模型相对于 BP 预测模型更稳定、GA-BP 预测模型收敛速度更快，实现对鱼雷水下打靶快速预报。