基于遗传算法的最小阻力船型优化设计

遗传算法是一种全局最优化算法,它能够克服传统优化方法的缺点和不足,从而获得全局最优解。因此,为了获得阻力性能更好的优良船型,将遗传算法进行适当改进并用于船型优化中,进行最小阻力船型优化设计,以非线性兴波阻力理论(Rankine源法)为基础,利用遗传算法并结合CAD技术进行船型优化设计。在优化过程中,把总阻力作为目标函数,设计变量取船型修改函数的参数,确保排水量为基本约束条件下,对船体前半体型线进行优化研究。选取某高速巡逻艇作为初始船型进行优化计算,获得的最优船型总阻力降低了13.1%,兴波阻力降低了21.7%,表明遗传算法用于船体线型优化设计是行之有效的。     

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,作者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.文中利用加权和方法处理船舶出坞拖轮配置多目标优化问题,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.     

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。     

基于多目标遗传算法的复式转叶舵机结构优化

针对舰船转叶舵机运动时舵叶与水动力之间存在强力位耦合的问题,设计一种新型复式液压摆动缸转舵机构。为减小结构整体占地面积,基于多目标遗传算法(Multi-Objective Genetic Algorithm, MOGA)建立以复式摆动缸壳体内径、力矩解耦缸转子内径、驱动缸转子轮毂直径、动静叶片高度、动静叶片宽度和壳体厚度几何尺寸为设计变量的多目标优化模型。在使用遗传算法(Genetic Algorithm, GA)求解非线性约束条件下的多变量优化问题时,通过设计罚函数,将适应度函数与约束条件分离以处理约束条件,根据设定的准则择优筛选最优尺寸参数。通过有限元软件ANSYS对摆动缸壳体、力矩解耦缸转子和驱动缸转子进行应力应变分析。结果表明,在满足结构强度、刚度和安全因数的前提下,复式摆动缸结构尺寸最优,验证优化后结构的可靠性。     

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。     

非线性规划在船型方案设计中的应用

根据设计船舶的具体要求确定设计变量、目标函数及约束条件，构造出描述船舶优化设计的数学模型。运用有约束条件的非线性规划问题的罚函数算法、多目标决策问题的分层序列算法，结合MATLAB Optimization Toolbox进行优化计算。计算结果表明，优化船型与非优化船型相比，营运性能将有所提高。     

基于微观遗传算法的结构形状优化设计

在形状优化中,传统的优化方法对目标函数和约束条件形态的要求严格,难以获得全局最优解。为解决这个问题,将微观遗传算法应用于结构形状优化中。既消除了对目标函数和约束条件形态的限制,提高了全局寻优能力;又减少了结构分析次数,节省了计算时间,为结构的形状优化提供了一种实用方法。通过算例,验证了该方法的正确性。     

一种新的曲面修改方法在船型优化中的应用

为实现基于CFD的船体型线自动优化,船体型线的参数化建模及修改起着至关重要的作用。论文提出了一种新的组合函数修改船体曲面的方法,该方法充分利用了融合函数及全局变换函数两类船体曲面修改方法的优点,实现了船体曲面的大范围变形,并保证了船体曲面的光顺性。将该方法与CFD技术及优化算法成功结合,直接应用于1300TEU集装箱船的型线优化设计,最终获得给定约束条件下的优化型线。结果表明,论文所提出的组合函数修改船体曲面的方法是可行的,具有一定的工程应用价值。     

基于神经网络和遗传算法的系泊线长度参数优化

摘 要: 针对多成分系泊线三段长度如何取值的问题,采用一种基于神经网络和遗传算法对深海多成分锚泊系统长度进行优化。应用AQWA软件计算多点系泊FPSO,其时域结果直接用于训练BP神经网络。从而利用神经网络的非线性映射功能构建替代锚泊时域计算网络,大大缩短了优化所需的时间。以FPSO最小平面运动值为目标函数,锚链破断强度作为约束条件,采用遗传算法优化系泊长度。计算结果表明,与传统设计的锚泊长度相比,优化后FPSO在各个浪向下纵荡横荡值均能减少20%以上。 关键词:系泊;神经网络;遗传算法;优化     

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。     

船舶航行性能优化的模糊遗传算法

模糊遗传算法是一种模糊优化与遗传算法紧密结合的优化方法。它兼有模糊优化的考虑到模糊因素从而更能贴近工程的实际情况和遗传算法的全局寻优能力强的特点。本文中模糊优化采用限界搜索法，它可针对模糊非线性一规划给出一个特定的清晰解。对应特定水平则委托遗传算法进行寻优。为处理等式和不等式混合约束，通过惩罚策略将其吸入遗传算法中染色体的适值。本文采用该方法对船舶航行性能进行优化，以船舶的快速性、操纵性和耐波性三个航行性能综合最优为目标函数，具体做法是取三个性能指标的线性加权和，最后建立的数学模型包括三个等式约束和五个不等式约束。根据以上思想本文用VC＋＋6．0开发了ShipPO优化平台，并在其上进行船舶航行性能优化计算，结果表明，该京城地少，全局寻优能力强，非常符合工程需要。     

Application of a genetic algorithm to the optimal structural design of a ship's engine room taking dynamic constraints into consideration

The genetic algorithm, known as GA, is used to optimize engine room structure, not only under static constraints, but also under dynamic constraints. A penalty function method is used to handle the complicated constraint conditions based on the numerical results of dynamic and static analyses. There are several ways to take the dynamic effect into account in the optimum design of ship structure. First, the inequality constraint condition is applied to separate the natural frequency and the exciting frequency. Second, generalized design variables are introduced in order to transfer not only the dynamic but also the static equilibrium equations into the equality constraints, resulting in the optimal structural design without the need to solve these equilibrium equations. Third, the magnitudes of the acceleration and displacement are constrained instead of applying the natural frequency constraint condition. In order to achieve better convergency in the optimization with least resources, several operators and methods are considered and then introduced into the structural design of the engine room. The new operator, called either objective elitism or fitness elitism, is introduced to improve the efficiency of the method. The effect of boundary mutation and nonuniform mutation on the performance of the GA is examined. Not only binary representation but also floating-point representation are used to express the design gene in the GA. Fuzzy theory is applied in the GA to handle the uncertainty of the constraint conditions. Two ways of solving fuzzy optimization are investigated in order to obtain a fuzzy solution and a crisp solution. Received: October 2, 2000 / Accepted: November 30, 2000     

基于加权矢量神经网络的辐射源识别方法

现有的很多分类识别方法包括基于专家系统的方法[1]、基于贝叶斯理论的方法、基于模糊模式识别的方法[2]、基于最近邻的方法[3]、基于人工神经网络的方法[3]等等在辐射源识别中都有比较成功的应用,但这些方法一般都针对测量参数为标量形式的测量值进行处理,在一定程度上解决了由于参数测量误差所引起的辐射源识别问题,对于误差的另一种情形,即测量参数为区间类型模糊值的情况讨论却较少,文献提出了一种基于模糊IF-Then规则的神经网络算法,给出了能够处理模糊输入的神经网络体系结构,同时给出了一种基于代价函数的学习算法,其代价函数由实际模糊输出和无模糊输出决定,通过学习该网络能够实现模糊输入到模糊输出的非线性映射。     

基于遗传算法的内河船舶避碰路径优化研究

提出一种遗传算法用于解决内河狭窄弯曲航道中的船舶避碰问题。运用算法的空间寻优能力,设计简单的编码,根据航道及障碍物等约束条件,按照一定的优化准则设计出相应的适应度函数。通过计算机仿真表明,该方法具有良好的避碰路径寻优能力,为最终实现自动避碰奠定基础。     

基于RBF网络和遗传优化的船舶操纵模糊控制器

设计了一种基于RBF网络和遗传优化的船舶操纵模糊控制器。首先讨论了传统模糊控制器应用于船舶操纵控制的不足，然后根据模糊系统在特定情况下与RBF网络具有等价关系的特点，采用具有加权平均输出的RBF网络构造了一个船舶操纵模糊控制器，有效地消除了小偏差范围的舵角抖动现象。在此基础上，根据船舶操纵的特点提出了一种尺度变换因子的自整定方法，并采用遗传算法对自整定过程中的可变参数进行优化，以使控制器能够适应实时控制过程中的时变性和不确定性，保持良好的控制性能。最后针对某大型船舶的非线性模型，采用Matlab 6．1的Simulink工具进行了转艏操纵仿真试验，获得了满意结果。     

船舶动力定位中的模糊控制器优化技术

动力定位系统是一种闭环控制系统，采用推力器来提供抵抗风、浪、流等作用在船上的环境力，从而尽可能使船舶保持在海平面要求的位置上。在传统模糊控制的基础上，将遗传算法引入模糊控制器的设计当中，根据已知的模糊控制规则，对模糊隶属度函数自动寻优，该方法用于船舶动力定位中，对船舶纵向运动进行控制与仿真，仿真结果证明遗传算法优化的有效性。     

基于区域模糊直方图的图像检索

将图像分割算法和模糊理论相结合,提出了基于区域模糊直方图的图像检索方法。用快速聚类算法对图像进行区域分块,以各区域的视觉特征为基础,建立图像模糊直方图并进行图像检索。在1000幅通用图像库上的实验表明,该方法可以得到比较满意的检索结果。     

考虑风电场并网的电力系统优化调度研究

本文建立了考虑风电场并网电力系统优化调度模型,目标包括运行风险、燃料成本和污染排放量三个目标,约束条件包括电力电量平衡约束、火电机组有功出力约束、火电机组出力爬坡约束、线路传输容量约束,采用直流潮流计算方法对线路潮流进行计算,采用蒙特卡洛法对模型随机变量进行处理。最后,基于粒子群算法对含风电场的IEEE 30节点标准系统算例进行了仿真建模求解。     

基于混合遗传算法的无人船自动航向控制方法

本文针对无人船航向控制提出了基于模糊及遗传算法的控制策略。考虑无人船航向控制，以及无人船航向控制具有强非线性和不确定性，本文将智能策略和常规策略作为无人船航向的舵角控制作为主要控制框架。通过导引律计算期望的角度，并根据自主船的无人船航向控制动态模型进行分析。该模型考虑了舵和船舶推进系统的物理阈值，提出了一种适用于不同无人船航向控制的自适应控制算法，借助增益调度方法(GS)，利用PID控制器和遗传算法(GA)对不同的操作点进行全流程的(GS-PID-GA)混合优化。通过真实数据比例缩小进行模型实验并与传统控制方法进行比较，验证了所提出的控制方法的有效性。     

基于遗传算法的模糊控制型船舶自动驾驶仪研究

该文分析了常规船舶自动驾驶仪存在的缺陷,针对船舶操作这种非线性、时变参数的控制对象,提出了一种基于遗传算法的模糊控制型和Bang—Bang控制相结合的控制系统,提高了模糊控制系统的精度;最后,通过仿真将模糊型船舶自动驾驶仪与基于遗传算法的模糊控制型船舶自动驾驶仪的性能作了比较,结果表明该文所提出的方法控制性能良好。