载人潜水器舱室设备智能布局设计方法研究

载人潜水器舱室设备智能布局是一种基于知识的智能化过程,以往的载人潜水器舱室 CAD 系统通常采用交互式输入和修改,不能从全局最优化的思想支持载人潜水器舱室设计全过程。将智能技术引入系统载人潜水器舱室布局设计方法中,可以推动船舶智能设计、智能制造、智能工程的全面发展。论文在研究遗传算法的基础上,提出了基于Pareto的PGA算法进行多目标优化计算,建立载人潜水器舱室布局优化数学模型,并使用 PGA 进行求解。经设计委托方评审,获得的计算结果符合设计要求,该方法使整个项目的设计效率明显提高。     

船舶概念设计阶段多学科和多目标优化研究

船型设计之初,设计者往往会通过船舶多个学科的分析,并从很多船型方案中进行选择比较.该文基于多学科设计优化(MDO)的框架,采用多目标进化算法和决策技术的运用,讨论了船舶概念设计阶段的综合性能优化问题.将船舶总体概念设计按MDO的要求分解为系统控制层和5个子系统,考虑了排水量、综合效率、相对回转直径和造价等多目标函数,采用改进的非支配解排序的多目标进化优化算法(NSGA Ⅱ)和多学科可行解方法(MDF)求出Pareto最优解.然后用逼近理想解的排序方法(TOPSIS)对这些Pareto解进行选优.应用文中的方法,对35 000吨载重量的油船进行了概念设计分析.数值算例表明,综合多学科设计和多目标优化以及决策,能够有效、客观选择合理的船型和主尺度参数.     

船体结构静动态协同优化设计(英文)

论文集成静态、模态和动力响应分析,建立了船体结构静、动态协同优化模型.在系统级优化模型中,以单学科最优解和多学科最优解之间的差异最小化为目标.该目标函数不仅消除了多个目标之间的量纲和数量级差异的影响,而且扩展了协同优化算法的应用范围,由原来的单目标优化扩展到了多目标优化.并与子系统级优化模型构成二级协同优化算法架构.采用多岛遗传算法进行优化求解.对集装箱船艉主甲板进行了静、动态优化设计,分析表明本文所采用的优化算法能应用于工程实际.     

基于Pareto遗传算法的船舶操纵性能多目标优化技术研究

针对船舶初始设计阶段船舶操纵性能优化这一复杂的多目标问题,开展相应的多目标优化方法研究。利用Pareto方法的特点,提出基于Pareto遗传算法来解决传统方法中的这个问题。经过优化可以得到均匀分布的Pareto解集,便于进行分析比较和选择,并给出计算实例。     

多目标微粒群优化聚类算法及应用

提出了多目标函数评价法,通过定义两个新的目标函数实现了基于多目标微粒群优化聚类算法,可实现对多目标优化问题非劣最优解集Pareto的搜索.同时根据电磁力的计算公式定义了新的相似度测量方法,该相似度测量考虑了聚类簇的大小对数据划分的影响.给出了IRIS数据仿真结果,用入侵数据集KDD CUP99测试,实验结果验证了该算法的有效性.     

20000DWT近海散货船概念设计多学科优化

以20 000 DWT近海散货船为研究对象,分别建立以船舶造价、航速、回转性指数、应舵指数为目标的多个船舶概念设计优化数学模型。应用iSIGHT软件对这些数学模型进行集成,采用非支配解排序的多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解船舶概念设计多目标问题以获得Pareto解集。优化结果证明了NSGA-Ⅱ算法解决近海散货船优化设计问题的有效性,为解决更复杂工程系统的设计优化问题奠定了基础。     

舰船总体设计中的多学科优化技术

MDO（多学科优化设计）技术适用于解决复杂工程系统和子系统的设计优化。为推广多学科优化设计技术在舰船总体设计中的应用,阐述了多学科优化技术的基本理论、研究和发展应用情况,系统介绍了协同优化算法的应用环境、特征和基本原理,将舰船总体设计根据MDO的要求分解为浮态与稳性、水动力性能、造价等5个子学科并进行了学科分析,基于多目标协同优化算法建立了舰船总体优化的数学模型及优化框架。     

多目标进化算法在船型方案设计中的应用

针对船型方案设计阶段主尺度确定的优化问题,采用现代多目标进化算法进行研究.考虑某水面船排水量和航速两个优化目标的算例,给出了Pareto最优解集,并和实际船型进行了比较.算例表明,多目标进化算法能够快速获得最优解集,该解集分布均匀,可以供实际设计采用.     

船舶初步设计的多目标优化研究(英文)

提出了应用于船舶初步设计的多目标优化策略和决策方法.详细介绍了集成模型分析和优化算法的多目标优化求解思路,并使用改进的非支配排序遗传算法获取优化问题的Pareto解集.针对多目标优化问题中各子目标之间存在相互冲突、不能同时达到最优的特性,采用多属性决策理论对设计空间进行计算分析,找出.Pareto前沿面上的最优解.以散货船的初步设计为实例,对多目标优化策略和决策方法进行了验证分析.结果表明优化策略和决策方法不仅是可靠的、实用的,而且能广泛应用于各类船舶初步设计的优化与决策分析中.该文为船舶的初步设计提供了一条新途径.     

非可行解驱动进化算法和多元分析技术在船型参数优化中的应用

引入非可行解驱动进化算法(infeasibility driven evolutionary algorithm,IDEA)和多元分析技术开展船型参数优化和设计模型分析.针对一艘散装货舱在概念设计阶段的船型参数设计,应用IDEA算法进行多目标优化,然后采用距离理想解最近的方法对Pareto解集进行量化评价,选取一个满意的设计方案,最后应用多元分析技术分析Pareto解集获取船舶设计变量之间特性,即采用层次聚类方法得到样本或者变量之间的相互距离关系和等距特征映射(Isomap)的降维方法,得到变量在二维平面上的映射图,采用最小二乘法得到Pareto解集上变量之间的拟合关系式.数值结果表明:IDEA运算速度快,Pareto解集分散性良好.基于多元分析技术的数据挖掘应用能够获得对模型更多的认识,揭示模型内在关系.     

Design of the lines of underwater vehicles based on collaborative optimization

A generalized collaborative optimization (CO) framework is proposed to the optimization design of the lines of an underwater vehicle. The resistance and maneuvering performances are concerned about and taken as the optimization objectives in the optimization framework. The resistance, lateral force and yaw moment are calculated by RANS method. To improve the optimization efficiency, an automatic integration optimization platform is constructed in which a surrogate model is adopted. A SUBOFF model is taken as the verification model. The optimal results demonstrate the validity of the optimization strategy proposed.     

多目标遗传算法在电机控制系统参数整定中的应用

本文给出了一种基于多目标遗传算法的PID参数设计方法,综合考虑系统超调量、稳定时间和ITAE指标,采用多目标遗传算法（NSGAⅡ）求出Pareto最优解。使用信息熵法对最优解的属性进行权值计算,根据逼近理想解的排序方法对Pareto最优解给出排序。计算了一个电机控制的数值算例,结果表明本文方法所设计的PID控制器性能优异,适合工程实际应用。     

船舶六自由度转台电液伺服系统参数整定方法

针对船舶六自由度转台电液伺服系统的参数整定问题,提出一种基于多目标遗传算法和多属性决策的PID参数设计方法,综合考虑了系统超调量、稳定时间和ITAE指标,采用多目标遗传算法求出Pareto最优解。使用客观赋权的信息熵法对最优解的属性进行权值计算,然后采用逼近理想解的排序方法（TOP—SIS）进行多属性决策（MADM）研究。计算了转台电液伺服控制的数值算例,结果表明本文提出的联合方法通用性好,所设计的PID性能优异,适合工程实际应用。     

船舶柴油机调速器参数整定的多目标优化和多属性决策研究

综合考虑系统在输入阶跃扰动和负荷扰动两个工况时的超调量、稳定时间和ITAE指标,研究了PID控制器参数寻优的问题。采用多目标遗传算法求出Pareto最优解,使用信息熵法和逼近理想解的排序方法（TOPSIS）对Pareto最优解给出了排序。计算了一艘水面船舶柴油机调速器控制的数值算例,结果表明本文方法有效,所设计的PID性能优异,可以工程实际应用。     

动力吸振器的多目标优化和多属性决策研究

动力吸振器被广泛用于船舶、飞机和汽车等工业领域。在结构振动控制中,为了最大限度地发挥吸振器的耗能减振作用,需要寻找吸振器的最优参数,即最优频率比、最优阻尼比和最优质量比,使得结构在不同的频率激励下获得最好的减振效果。文章将基于进化算法的多目标优化技术与多属性决策方法联合运用,针对主系统存在阻尼的减振系统,研究了动力吸振器的优化和决策问题。对于多目标优化问题,采用改进的非支配解排序的多目标进化算法(NSGAII),求出Pareto最优解,由这些Pareto最优解构成决策矩阵,使用客观赋权的信息熵方法对最优解的属性进行权值计算,然后用逼近理想解的排序方法(TOPSIS)进行多属性决策(MADM)研究,对Pareto最优解给出排序。文中给出了4个设计参数、3个目标函数的动力吸振器优化设计算例。     

基于多目标遗传算法和多属性决策的船舶PID控制器参数整定

提出了一种基于多目标遗传算法和多属性决策的PID参数设计方法,综合考虑系统超调量、稳定时间和ITAE指标,采用多目标遗传算法(MOGA)求出Pareto最优解.由这些Pareto最优解构成决策矩阵,使用客观赋权的信息熵法对最优解的属性进行权值计算,然后采用逼近理想解的排序方法(TOPSIS)进行多属性决策(MADM)研究,对Pareto最优解给出排序.计算了一个二阶船舶控制的数值算例,结果表明本文提出的联合方法通用性好,设计的PID性能优异,适合工程实际应用.     

基于代理模型的水下航行体头型优化设计方法研究

文章采用Kriging代理模型技术针对水下航行体头型优化设计开展研究。采用CFD方法分析了不同头型水下航行体的流体动力性能,将性能参数作为初始样本建立代理模型;根据测试样本点的预测均方误差选择加点策略更新代理模型,提高代理模型预测精度;采用非劣分类遗传算法对阻力和表面压力开展多目标优化,寻找近似最优解。结果表明:基于代理模型技术的水下航行体头型多目标优化设计方法可以有效提高设计效率,获得具有良好水动特性的航行体头型。     

A process-centric ship design management framework

As the concept of concurrent engineering has emerged along with support for optimization techniques, lots of endeavors have been made to apply optimization techniques to real design problems for holistic decision-making. Even if the range of design problems to which optimization is applicable has been extended, most ship designs use an iterative and manual approach due to the difficulties of seamless integration of all related design activities. This paper proposes a process-centric management framework for the preliminary ship design process depending on these approaches. Requirements for the framework are generated based on the features of the ship design process first. The proposed framework consists of both process scheduling and process management parts. Each of these modules is divided into submodules, and the modules and their interactions are elaborated to reflect actual design practice. The designed framework is embodied within a workflow system and its usefulness examined through a pilot project.     

基于EEDI的小水线面双体船片体尺度要素多目标优化

为寻求节能高效的小水线面双体船片体尺度要素,以一艘典型小水线面双体渡船为研究对象,从多目标优化的角度出发,做出合理假设根据海军部系数法和国际吨位丈量公约分别将子目标设计航速和总吨参数化,进而使主目标能效设计指数（energy efficiency design index, EEDI）成为片体尺度要素函数。基于MATLAB优化工具箱应用多目标遗传算法（Multi-Objective Genetic Algorithm, MOGA）,以阻力、强度、结构和能效要求等因素为依据定义约束条件,设置优化参数并考虑混合函数的影响,得到优化船型Pareto解集。最后讨论多目标优化的计算结果,并且与单目标优化的结果进行了比较,还分析了多目标优化优化船型方案中片体尺度要素的分布情况。