基于神经网络的船舶主动力装置系统可靠性优化分配

船舶主动力装置系统可靠性分配是船舶动力可靠性工程设计中的重要内容，它常常构成有约束条件的非线性优化问题。探讨了基于神经网络理论求解该类问题的方法。建立系统可靠性优化分配的数学模型，采用罚函数法将不等式约束转化为无约束的优化问题，构造出Hopfield神经网络求解的能量函数，求得动力系统微分方程组。用数值计算的方法求解微分方程组，所得平衡点即为最优解。该方法通用性好，收敛速度快，为船舶主动力装置系统的可靠性分配提供了一种新的手段。     

模糊罚函数遗传算法在船舶型线扫描图光顺中的应用

采用遗传算法进行优化时,处理约束条件的方法一直是理论发展的重点。文章将模糊理论用于优化中处理约束条件的罚函数方法,提出了一种处理的约束优化问题的模糊罚函数遗传算法,并将这种方法用于船舶型线扫描光栅型线的光顺问题,得到了很好的结果。     

导管架海洋平台结构的抗震模糊优化设计

建立了导管架海洋平台结构的抗震模糊优化设计模型，对模型中的设计变量、目标函数和约束条件进行了模糊处理。用模糊优选法确定了约束边界的容差系数，并由改进的界限搜索方法求得了抗震模糊优化问题的最优解。以渤海油田BZ28—1储油平台为例进行了抗震模糊优化设计，计算结果显示，考虑模糊因素进行结构优化设计更具科学性和合理性。     

基于改进和声算法的推力优化分配

推力优化分配的本质是一个带约束的非线性优化问题。采用常规的迭代算法求解推力分配问题时,一般需要将目标函数简化成二次形式以及对约束条件进行线性化处理,从而导致计算得到的最优解存在误差。针对此问题,引入了改进的和声搜索算法来求解推力分配问题,并以能耗最低和推力误差最小为目标建立优化函数,同时兼顾推进器的物理限制而设置动态约束条件。仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于PSO-BP神经网络的油船中部结构优化

以舱段质量为目标函数,以相关规范要求的板厚及应力为约束条件,通过灵敏度分析确定设计变量,对油船中部结构优化。构建基于粒子群优化的BP神经网络模型,并代替有限元分析确定应力与设计变量之间关系,从而对舱段进行结构优化。优化后舱段质量降低了4.2%,优化后的有限元分析结果表明满足规范要求,PSOBP神经网络模型在船舶结构优化设计中具有可行性。     

基于神经网络和粒子群算法的环肋圆柱壳优化设计

对于潜艇外壳等外压容器来说,满足稳定性要求至关重要。本文利用Matlab编写改进粒子群算法优化程序,利用Ansys的Apdl语言完成了环肋圆柱壳的参数化建模,以圆柱壳厚度、肋骨尺寸和肋距作为离散设计变量,以稳定性要求作为约束条件,构造了合适的惩罚函数,以质量最轻作为设计目标,实现了基于BP神经网络和粒子群算法的环肋圆柱壳优化设计。在优化过程中,首先采用拉丁超立方体抽样完成了样本点的选取,然后对样本点进行有限元分析,根据有限元分析结果构建BP神经网络代理模型,并探讨了样本点数量对代理模型预测精度的影响,最后采用改进粒子群算法对代理模型进行优化。优化结果表明,对于需要考虑离散变量和复杂非线性约束的结构优化问题,采用BP神经网络和粒子群算法联合优化的方法能够节省大量计算时间,并达到理想的优化效果。     

基于神经网络和粒子群算法的环肋圆柱壳优化设计

对于潜艇外壳等外压容器来说,满足稳定性要求至关重要。本文利用Matlab编写改进粒子群算法优化程序,利用 Ansys的 Apdl语言完成了环肋圆柱壳的参数化建模,以圆柱壳厚度、肋骨尺寸和肋距作为离散设计变量,以稳定性要求作为约束条件,构造了合适的惩罚函数,以质量最轻作为设计目标,实现了基于 BP神经网络和粒子群算法的环肋圆柱壳优化设计。在优化过程中,首先采用拉丁超立方体抽样完成了样本点的选取,然后对样本点进行有限元分析,根据有限元分析结果构建 BP神经网络代理模型,并探讨了样本点数量对代理模型预测精度的影响,最后采用改进粒子群算法对代理模型进行优化。优化结果表明,对于需要考虑离散变量和复杂非线性约束的结构优化问题,采用 BP神经网络和粒子群算法联合优化的方法能够节省大量计算时间,并达到理想的优化效果。     

利用遗传算法优化静动态约束下的机舱结构

利用遗传算法对静动态约束条件下的机舱结构进行优化。为解决复杂约束情况，其中包括应力、固有频率和设计参数许用范围，提出了一种罚函数方法。为提高该方法的有效性，引入了目标择优的新算子。并提出我变异概率以提高算法的收敛性，从而避免过早收敛于一个差解。为解决分散问题，引入一序列截面，其形状参数事先主数据库。遗传算法在机舱结构优化中的成功应用，显示出它可应用于更复杂的工程设计问题。     

基于一种改进遗传算法的液压连接块设计

以薄壁结构厚度最大为优化目标,以流道及安装孔结构之间互不干涉且满足机械加工工艺要求为约束条件,建立了液压连接块孔道布置参数优化设计的数学模型。该模型属于约束非线性规划问题,采用一种新的惩罚函数处理约束条件,结合遗传算法,在MATLAB中编程对其进行求解,可得到较理想的液压连接块孔道布置方案。     

柴电混合动力船舶能量分配优化方法

针对柴电混合动力船舶多种工况能量分配问题,设计一种兼顾油耗成本和气体排放的船舶能量分配优化计算方法。以某海洋工程船动力系统为研究对象,研究其7种标准工况的特点,提取7种标准工况的功率需求范围。在满足船舶安全稳定运行的约束条件下,以船舶油耗成本和环境成本最小化为目标函数,建立优化模型。采用一种自适应差分进化算法进行优化计算,得出最优能量分配。     

面向海洋传感器供能的船载能量网络参数配置技术

[目的]由于海面传感器的耗能点分散、负荷波动幅度较大且节能降耗的需求迫切,为了优化能量供给模式,提出面向海面传感器的船载能量网络(SEN)。[方法]首先,基于车载能量网络、动态无线充电技术及电动船舶技术,分析SEN模型的可行性;然后,基于海面传感器的特点,建立SEN模型,提出能量传输最大化和能量损失最小化这2个问题,并定义问题模型和约束函数;最后,通过开源模型MaritimeSim选取基础实验数据集。[结果]实验结果表明,通过合理设置参数,SEN能够将海上可再生能量传输至海面传感器节点,从而补充电力网络并增强其电能传输能力。[结论]研究成果可为优化海面传感器的能量供给提供新的设计方法。     

多约束条件下多UUV任务分配方法

针对多约束条件下多UUV任务分配问题,提出一种基于改进集合粒子群优化算法的分配方法,该方法首先定义包含UUV与保障船有效通信距离等指标的约束条件,建立以任务总执行时间最短为主要优化对象的目标函数,采用自适应惯性系数提高最优解邻域内的搜索能力,通过结合遗传算法的变异操作提高全局搜索能力,有效降低陷入局部最优解的概率。UUV任务分配仿真实验表明,本文提出的多约束多目标任务分配方法能够获取多UUV的最优任务分配,具有实际应用的可行性。     

基于伪并行改进遗传算法的限位器参数优化

冲击隔离系统限位器参数的优化问题是一个有约束的非线性优化问题，也是一种最困难的优化问题。利用伪并行遗传算法的思想，同时对基本遗传算法进行改造，提出了一种伪并行改进遗传算法（PPIGA），并将其用于冲击隔离系统限位器参数的优化，在优化过程中采用了增量模态叠加法计算冲击响应。作为算例，建立了与试验模型一致的浮筏隔振系统的限位器参数多目标优化模型。计算结果表明，通过优化得到的限位器优化参数能够满足约束条件并实现多目标优化。将增量模态叠加法和伪并行改进遗传算法相结合，解决了冲击隔离系统限位器参数的优化问题，这对于冲击隔离系统的优化设计具有重要的实际意义。     

基于BP-GA算法实现船体结构多目标优化

利用正交试验设计、神经网络以及遗传算法进行结构优化设计是一套高效的方法。针对早熟问题,对标准遗传算法做了一定改进,以船体夹层板优化问题为例,建立质量与变形的目标函数、应力的性态约束条件。通过正交试验设计样本点,构建神经网络响应面模型,并用改进后的遗传算法进行优化分析,验证该方法的实用性和有效性。     

离散最大值原理在系统可靠性中的应用

给出一种受多个非线性约束条件限制的多级并行系统可靠性优化计算方法，这种方法适用于约束函数可分的情况，其特点是计算简单，容易实现计算机自动处理。     

基于最优Pareto集的船舶出坞拖轮配置优化

本文采用多目标遗传算法求解船舶出坞拖轮配置优化模型的近似Pareto最优解集，针对遗传算法只能优化单目标、无约束问题，通过引入罚函数除去了船舶出坞中多变量非线性有约束问题的约束限制。本文利用加权和方法处理船舶出坞拖轮装置多目标优化问题，并按专家决策方法确定各目标函数的权系数。拖轮配置优化结果表明了多目标遗传算法的有效性，并为船坞主管进行船舶出坞拖轮配置决策提供了充分的依据。     

海上风电场运维船配备优化方法

海上风电场运维船配备优化是以运维船类型和数量为目标的多目标优化问题。设置近远海风电场和海上风电故障类型两个判别参数，将多目标数学模型简化为包含两个函数变量的单目标模型。海上风电场每月运维工作量函数变量采用反向传播(Back Propagation, BP)神经网络方法求解，而作业窗口期函数变量采用建立海上风电场运维船作业窗口期4维图谱的方式完成取值，完成海上风电场运维船配备优化数学模型的运算流程。海上风电场运维船配备优化可提升海上风电场运维管理系统的智能化程度。     

混沌神经网络优化机制研究

分析了混沌神经网络的优化机制,研究了具有模拟退火特性的混沌神经网络模型,给出了混沌神经网络的能量函数,以及计算网络Lyapunov指数的方法,从理论上证明了当网络参数满足一定条件时,网络具有混沌性状。在仿真实验中,应用Hopfield网络和混沌神经网络求解信道分配问题。结果表明,混沌神经网络在求解优化问题时具有更强的搜索全局最优解的能力,和更快的收敛速度。     

基于遗传算法的军用飞机智能起降调度方法研究

计及军用飞机起降过程中的时间窗口约束和尾流间隔约束条件,基于遗传算法建立了军用飞机智能起降调度的数学模型。飞机队列顺序采用整数染色体编码方案,依据初始化种群、求解适应度函数和轮盘赌方式的选择操作,并配合相应的交叉、变异算子,对军用飞机航班规划问题进行了求解和优化。通过仿真计算,并与其他调度方法进行对比分析,验证和说明了所采用的模型和算法的有效性。     

舰船汽轮齿轮机组一体化的初步设计多目标优化

本文讨论了在舰船汽轮齿轮机组初步设计中引入一体化多目标优化方法的必要性,介绍了用于优化计算的计算模型,讨论了优化变量、目标函数的选择,搜索过程中约束条件的某些假定,以及优化搜索过程。求一个三目标有约束(90个)多变量(14个)非线性规划决策问题。给出了各型汽轮齿轮机组的单目标和多目标优化分析的一些结果。计算表明所提出的方法是有效且实用的。