基于近似模型的载重46 000 t油船阻力性能优化

以低速肥大型船的线型优化为研究对象,针对部分关键问题进行深入研究。将近似模型方法应用于船型优化工作,以使用有限数量的高精度CFD计算结果建立的近似模型来代替优化过程中复杂耗时的CFD数值计算,利用团队开发的船舶水动力性能多学科综合优化平台完成载重46 000t油船的线型优化,并进行验证。     

顺应式垂直通路立管的动力响应优化研究

海洋立管的动力响应优化要考虑复杂的环境载荷,如波浪、流以及浮体运动,有时还需考虑立管与海床的耦合作用,这个过程需要执行大量耗时较大的有限元分析,从而使动力优化的工作进展困难。针对此问题,本文将近似模型技术运用到FPSO的顺应式垂直通路立管（CVAR）的动力响应优化问题。优化以壁厚、管径等几何参数作为变量,优化目标是使总重量最小及等效应力在许用应力水平之下。研究给出了3种近似模型方法的比较分析,使得优化结果更具有可靠性。结果表明,3种近似模型方法的优化效果和效率彼此都非常接近,并且都能在CVAR的优化效果和减小耗时方面有出色表现。     

基于CFD和响应面方法的最小阻力船型自动优化

计算流体动力学CFD方法凭借其较高的计算精度和获取更多流场信息的能力逐渐成为新船型设计重要手段.文章利用iSight多学科优化平台建立了一套船型优化系统,集成了CFD技术、船型变换及自动生成技术和响应面代理模型技术和组合优化算法.编制了船型参数变换和生成系统实现了船型变换和CFD计算程序Shipflow输入数据的自动连接;通过对主要船型参数的控制,实现整个船型优化流程的自动化.采用了进化遗传算法(GA)与二次序列规划法(SQP)相结合的二阶组合优化方法实现了从全局探索再到局部空间寻优的整个流程.同时,将响应面近似模型(RSM)引入到优化进程中,解决了计算精度与优化效率间的矛盾,使得高精度的CFD分析工具融入到船舶优化设计进程中成为可能.最后利用该系统对一条设计船的阻力性能进行了优化.     

基于多目标优化遗传算法的武器-目标分配

针对武器‐目标火力分配问题,建立了基于效能最大和用弹量最少的多目标优化模型。基于 Pareto集非劣分层思想对遗传算法进行改进,利用非劣分层遗传算法处理武器‐目标分配多目标优化问题。非劣分层遗传算法通过对种群内的所有个体的多个目标函数进行非劣分层排序来度量个体的适应能力,通过遗传算法实现多样性进化操作,能够获取Pareto最优解集,以供决策者参考。仿真试验表明：该方法能够获得满意的分配结果,方便快捷地解决多平台多类型武器‐目标分配问题。     

基于子模型分解的船舶舱段结构代理模型协同优化方法

[目的]为解决船舶舱段结构优化设计参数众多、计算耗时的难题,提出一种基于子模型分解的舱段结构代理模型协同优化方法。[方法]每次选择一个板架,根据当前舱段方案的有限元模型建立板架结构子模型,基于子模型构建板架结构响应的代理模型并进行优化,得到板架优化解后更新舱段模型,再进行下一个板架的优化,如此迭代,直到完成一轮或多轮包含所有板架的协同优化后停止。最后对舱段结构尺寸进行小范围调整,得到最终优化解。[结果]某船舶舱段结构优化结果显示,与从整体优化角度出发的基于降维代理模型的舱段结构优化方法相比,在相当计算成本下,所提方法的优化结果重量进一步减小了2.86%,最终实现结构减重4.96%。[结论]所提方法的优化效果较好,在高维船体结构优化问题上具有较好的应用价值。     

基于支持向量机的船舶结构优化方法

针对船舶等大型结构在优化过程中耗时长的问题,提出了支持向量机与遗传算法组合优化方法。基于支持向量机建立结构的近似模型,代替耗时长的有限元分析并应用遗传算法进行结构优化,形成一套省时、精度高、适应性强的优化方法。以某舱段结构优化为例,建立支持向量机近似模型,模拟结构设计尺寸与结构响应的映射关系,并选用二阶响应面模型做精度对比。分别使用支持向量机与遗传算法组合优化方法(SVM-GA)、传统的有限元法与遗传算法组合优化方法(FEM-GA)进行优化分析,计算结果表明,SVM-GA法相对于传统的FEM-GA法,不仅显著降低计算时间成本,而且具有良好的精度。     

近似技术在船型阻力性能优化中的应用研究

船体型线优化过程中,通常要利用高精度的CFD软件对船舶的相关性能进行数值求解。这将耗费大量的时间,导致船型优化效率降低。为有效提高船型优化的效率,提出将近似技术应用于船型自动优化中,以代替CFD数值求解。探讨了样本点选取、样本集形成及近似模型实现途径等问题。以一艘1300TEU集装箱船的线型优化为例,构建船体兴波阻力的Kriging近似模型,并将其应用于球鼻首的优化中。计算结果表明,基于Kriging模型的船型优化是一种实用而且有效的方法。     

基于阻力和伴流不均匀度的多用途船型线优化

为探究多用途船首尾型线变化对船舶水动力性能的影响,采用RBF(Radial Basis Functions)曲面变形方法分别对多用途船首尾型线进行变换,使用优化拉丁超立方法设计计算样本,引入Kriging近似模型解决传统CFD计算耗时的问题。在此基础上,以船舶的阻力性能以及桨盘面伴流不均匀度作为优化目标,利用带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)完成整个型线优化流程。计算结果表明,对于该多用途船,船首形状朝V型发展有利于减小兴波阻力,船尾的V型横剖面在接近推进器处逐渐向U型转变,可以在获得更均匀伴流场的同时对阻力性能影响较小。     

生长进化拓扑优化算法在油船中剖面结构优化上的运用

单元进化生长拓扑优化算法较之其他拓扑优化算法有其独特之处,文章通过引入单元生长进化算法对VLCC中剖面横撑结构进行优化设计。结合单元应力指标函数及单元权重系数确定优化模型的目标函数,通过计算单元应力确定单元权重系数的迭代递推关系式,结合有限元平衡方程建立优化数学模型,通过解析计算知优化模型目标函数的取值主要取决于体积函数值,依此建立完整的单元生长进化优化流程。通过与ANSYS连续体拓扑优化计算的比较可知单元生长进化算法更加简单高效,对VLCC轻量化设计具有一定的理论参考价值。     

优化方法在某天桥结构设计中的应用

采用目前工程上比较常用的零阶近似优化方法对某天桥进行了结构优化设计,为优化方法在桥梁结构中的应用提供了例证。     

基于高精度近似模型的舰船线型优化

线型优化是船舶总体性能设计的重要内容,借助CFD软件开展船舶线型优化需要进行三维建模和复杂的网格划分,时效性有限。本文提出一种基于高精度近似模型的线型优化法,在CFD计算结果的基础上,通过构建神经网络近似模型,对线型优化结果进行预报。该方法不仅能够实现线型优化结果的快速预报,而且可以解决CFD离散优化随机性的难题,大大提高线型优化的效率。     

基于整数线性规划方法的舰载机航空保障资源优化调度

[目的]为了优化舰载机航空保障资源调度问题,[方法]根据航空母舰(简称航母)舰载机机群航空保障流程特有的串行、并行、柔性特点以及舰载机的起飞顺序,基于整数线性规划方法,建立航空保障资源优化调度的混合整数线性规划模型,利用CPLEX的混合整数线性规划求解器和改进的差分进化算法对资源调度模型进行求解。然后,以"福特"级航母舰载机出动机群保障流程为例进行仿真计算。[结果]结果表明,CPLEX的混合整数线性规划求解器和改进的差分进化算法均可用于求解,但存在求解精度和收敛速度上的差异,需根据实际出动规模和计算需求对计算方法进行选择。[结论]建立的舰载机航空保障资源优化调度模型可以有效指导航空保障资源的优化调度。     

基于组合优化算法的船舶信息风险评估

为避免船舶信息风险引发重大船舶航行事故,研究基于组合优化算法的船舶信息风险评估方法。选取通信、环境、管理、人为这4个方面因素共17个指标,构建船舶信息风险评估指标体系,将其作为径向基函数（RBF）神经网络输入层输入数据,经隐含层映射操作后,通过输出层输出评估到的船舶信息风险等级,采用结合模糊C均值聚类算法和遗传算法的组合优化算法,合理选取RBF神经网络隐含层中心向量并寻优获取最佳隐含层基函数宽度和权值向量,提升船舶信息风险评估效果。实验结果表明：该方法可有效评估多艘船舶的信息风险,并可依据评估结果获取何种因素导致船舶信息风险,提出针对性指导建议。     

基于高斯近似和NSGA-Ⅱ的伴流螺旋桨优化北大核心CSCD

[目的]为改进船舶推进性能,提高船舶效能,克服螺旋桨参数众多、建模繁琐、水动力数值计算收敛速度慢、伴流场的湍流效应等问题,提出一套螺旋桨高效优化方法。[方法]首先,将基于非均匀有理B样条的自由曲面变形(NFFD)技术构建的参数化螺旋桨作为输出,利用CFD数值仿真对螺旋桨性能特征进行预报。然后,基于仿真数据建立螺旋桨性能高斯近似预测模型,建立以提高效率、降低扭矩系数为目标的优化模型,利用二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)得到最优解。[结果]结果显示,在均匀流场和船后伴流场下,螺旋桨的优化结果有着相似规律,即桨叶宽度和厚度均呈减小的趋势,倾斜角呈增大趋势,但由于在船后伴流场下流速会降低,因而桨叶宽度和厚度的减小以及倾斜角的增加幅度相对于均匀流场下的小。[结论]采用所构建的方法可以实现均匀流场和船后伴流场下螺旋桨的高效优化设计。     

基于模拟统计法的水声对抗试验航路优化

在建立水声对抗试验航路优化评估标准的基础上,利用Monte_Carlo方法,研究了悬浮式和自航式声诱饵对抗声自导鱼雷的优化试验航路问题,并对建立的模型进行了计算机仿真。仿真结果表明,该方法对于研究水声对抗试验航路优化是一种行之有效的方法。     

船舶空间优化中遗传算法的应用

随着海洋经济的发展,船舶朝着大型化、强动力方向发展。船舶设计工程需要考虑空间、动力、结构各方面因素,本质是一个多目标优化问题。船舶优化涉及因素越来越多,传统的基于单目标的优化解决方法已经不能适应船舶的现代设计方法。遗传算法是模拟生物自然选择进化过程的算法,能够解决多目标优化中的多组非劣解集合问题。本文设计基于遗传算法的船舶空间优化方案,给出船型、空间与阻力之间的最佳方案,最后给出仿真结果。     

面向海洋平台支持船的阻力组合近似模型构建

为了获得更为精确合理的近似模型,在多项式响应面、RBF径向基函数和Kriging三种单一近似模型的基础上构建组合近似模型以实现响应拟合,并以数值函数为例验证组合近似模型的准确性与适用性。以海洋平台支持船的总阻力为研究对象,采用多种试验分析方法进行取样,根据样本点及阻力响应值完成了组合近似模型的构建,并与模型试验及其单一近似模型进行对比分析。研究结果表明：与单一近似模型相比,组合近似模型所得的阻力响应值更接近模型试验结果,能够有效提高计算精度与设计效率,在海洋平台支持船的初步设计中具有较大的应用价值。     

基于近似模型的海上发射船船型优化

基于耐径向基函数神经网络模型(RBF),以火箭承受弯矩为单目标优化函数,对双体发射船船型参数进行优化研究。选定对船型参数CB和L/B作为优化变量,利用Lackenby方法,对船型参数化建模,应用最优拉丁超立方方法(LHD)选取样本点,采用二次插值方法扩充样本点数据,建立双体船运动响应及阻力近似模型,利用多岛遗传算法(MIGA)搜索最优船型。结果表明优化后船型的火箭弯矩减小3.86%,从而为双体火箭发射船的设计及相关船型研究提供参考。     

内河架空直立式码头结构优化研究

文中详细阐述了结构优化理论的研究现状,分析了内河架空直立式码头结构优化研究与设计中存在的不足,并提出了今后的研究重点和发展方向,即内河架空直立式码头结构稳健性优化、全局多目标优化和一种适合内河架空直立式码头结构优化的优良算法——遗传算法的研究。     

基于分层优化策略的一站式保障资源性能指标联合优化方法

[目的]为提高舰载机保障效率,开展一站式保障模式下航空保障资源性能指标的优化设计研究。[方法]建立以最小化保障时间为目标的舰载机甲板作业调度模型,将航母舰面航空保障资源性能指标视为满足区间约束的自变量,构建双层优化模型;基于分层优化策略,采用哈里斯鹰优化算法求解性能指标问题,设计改进的引力搜索算法（GSA）求解甲板作业调度问题。[结果]通过多种典型任务场景的算例仿真,得到了不同出动模式下的最优资源配置方案与保障作业调度方案,验证了求解算法的有效性。[结论]利用所提出的方法可以有效求解一站式保障资源性能指标与保障作业调度的联合优化问题,为一站式保障资源的配置优化提供了一定的理论支撑。