粒子群优化算法在舰船路径优化仿真中的应用

为保障舰船安全稳定航行,显著提升舰船续航能力,设计了基于粒子群算法的舰船路径优化方法。使用概率图法构建舰船航行路线图,按舰船在航行性能方面的评价指标,构建与舰船航行路线图相关、综合考虑舰船转弯角度以及地形威胁等约束的舰船航行路径优化模型,并应用改进粒子群算法求解所构模型,得到满足约束条件的舰船航行初始最优路径。之后通过删除冗余点的方式对舰船航行初始最优路径实施平滑优化处理,得到最终的舰船航行最优路径。实验结果表明,该方法可收获更优的舰船航行路径,舰船按该路径行驶,更有利于续航,使舰船航行任务得以有效完成。     

基于大数据与人工智能的舰船避碰路径优化调度算法

舰船航行路径中存在许多障碍物,当前舰船避碰路径优化调度算法存在障碍物识别正确率低、规划路径长,不仅无法获得最优的舰船航行路径,而且不能保证舰船航行的安全,为了获得最优的舰船航行路径,设计了基于大数据与人工智能的舰船避碰路径优化调度算法。首先分析当前舰船避碰路径优化调度算法的工作原理,找到弊端,然后引入大数据分析方法建立舰船避碰路径优化的数学模型,实现障碍物识别,并采用人工智能技术——遗传算法找到最优的舰船避碰路径,最后进行舰船避碰路径优化调度算法性能的仿真测试,结果表明,本文方法可以更快找到最优的舰船避碰路径,舰船避碰路径更短,不仅减少了舰船航行的时间和成本,而且可以准确识别各种舰船障碍物,具有显著的优越性。     

基于智能优化算法的舰船航行轨迹跟踪

针对当前舰船航行轨迹跟踪精度的难题,设计了基于智能优化算法的舰船航行轨迹跟踪方法。首先结合舰船航行轨迹跟踪的特点,将舰船航行轨迹跟踪问题转换为一个多目标优化问题,然后引入智能优化算法对网格点的多目标优化问题进行求解,找到最优的舰船航行轨迹跟踪方案,最后进行舰船航行轨迹跟踪仿真测试,测试结果表明,智能优化算法获得了比传统算法更优的舰船航行轨迹跟踪精度,而且舰船航行轨迹跟踪的速度高,具有较好应用价值。     

云模型的舰船维修成本建模与预测

通过对舰船维修成本的准确建模和预测,降低维修成本,提高舰船维修质量,保证舰船良好工况,提出一种基于K均值指标聚类划分和粒子群优化的云模型下舰船维修成本建模和预测方法。以舰船维修的材料开销、人工开销、舰船寿命周期折损以及配件成本等参数为约束指标,采用K均值聚类算法进行维修成本指标系数聚类划分,将成本最优问题转化为聚类中心最短问题,并以此为优化目标函数,采用粒子寻优算法进行最优解求解,通过线性插值方法进行拟合计算避免解向量陷入局部最优,实现云模型的舰船维修成本预测。仿真结果表明,采用该方法进行舰船维修成本预测的准确性较高,维修效率和质量得到提高。     

基于云计算的舰船大规模任务调度优化

当前舰船任务调度优化方法针对小规模任务,对于大规模舰船任务,它们存在搜索最优舰船任务调度方案时间长,舰船任务无法在有效时间内完成,为了加快舰船任务完成速度,结合舰船任务的大规模特点,设计了基于云计算的舰船大规模任务调度优化方法。首先对舰船大规模任务调度优化问题进行分析,将它们划分成为多个小规模舰船任务调度优化问题,然后基于云计算平台的map/reuduce模式对多个小规模舰船任务调度优化问题进行并行处理,并对多个小规模舰船任务采用混合智能优化算法进行求解,最后得到舰船大规模任务调度优化结果,并进行了舰船大规模任务调度优化问题的仿真测试。本文方法大幅度减少了舰船大规模任务调度优化时间,提高了舰船大规模任务完成效率,是一种有效、速度快的舰船大规模任务调度优化方法。     

改进遗传算法的舰船无线网络路由算法

针对原有舰船无线网络路由算法在使用后造成无线网络耗能较大的问题,引用改进遗传算法,设计基于改进遗传算法的舰船无线网络路由算法。设定舰船网络模型,获取网络中的链路重叠与干扰情况,计算无线网络信道分配数值。以上述计算结果为基础,引用改进遗传算法,设定无线网络的运行空间,根据遗传算法中的染色体计算技术,获取路由路径与数量的最优解。构建算法测试环节,通过与原有算法对比可知,此算法在使用后舰船无线网络的耗能低于原有算法。     

基于云计算的舰船姿态信息管理系统优化算法

常规的舰船姿态信息管理系统资源分配不均衡,在运行时执行能耗过高,导致了系统资源的浪费,为此采用云计算技术,提出舰船姿态信息管理系统优化算法研究。分离噪声与有效信号,利用两者间方差幅值差异,获取舰船姿态信息数据,根据小波系数重构,校正姿态误差,通过云计算中心合理调度数据信息,分析历史时间序列,减少系统空闲所占比重,完成了基于云计算的舰船姿态信息管理系统优化算法研究。设计对照实验,将优化后的执行能耗,与另外2种常规算法相比较,实验结果表明,优化后的算法能够使其能耗降低21.63%,合理分配了系统资源,避免资源浪费。     

双层蚁群优化算法的舰船应急物流路径规划方法研究

路径规划对舰船应急物流配送具有十分重要的意义,当前蚁群优化算法存在初始信息素少,无法得到最优的舰船应急物流路径规划的缺陷。为了高效、准确对舰船应急物流路径规划问题进行求解,提出了基于双层蚁群优化算法的舰船应急物流路径规划方法。首先分析当前舰船应急物流路径规划研究现状,并建立舰船应急物流路径规划模型,然后采用粒子群算法快速找到舰船应急物流路径可行解集合,将其作为蚂蚁的初始信息,最后根据初始信息对舰船应急物流最优路径进行搜索,并进行了舰船应急物流路径规划仿真测试。双层蚁群优优化算法可以对舰船应急物流路径规划问题进行精准求解,克服了当前舰船应急物流路径规划方法的缺陷,而且舰船应急物流路径规划问题求解效率更高。     

舰船货物运输物流最优路径选择研究

舰船货物运输物流最优路径可以降低企业的运输成本,因此对其进行研究具有十分重要的经济价值,为了获得最优的舰船货物运输物流路径,提出了组合算法的舰船货物运输物流最优路径选择方法。首先分析当前舰船货物运输物流最优路径选择研究的现状,找到难以找到舰船货物运输物流最优路径的原因,然后设计了舰船货物运输物流最优路径选择的数学模型,采用蚁群算法和粒子群算法的组合算法进行求解,搜索舰船货物运输物流最优路径,最后与单一的蚁群算法和粒子群算法进行舰船货物运输物流最优路径选择仿真实验。结果表明,组合算法的舰船货物运输物流最优路径选择结果不仅要明显优于单一的蚁群算法和粒子群算法,而且提高获得了最优舰船货物运输物流路径的成功率,选择效率也得到了明显的改善。     

数据驱动的舰船航线生成算法

为了保障舰船能够安全地在海洋中进行航行,必须设计出安全科学合理的航线。针对传统的航线生成算法存在着各种不同的缺陷,设计出了数据驱动的舰船航线自动生成算法。首先利用蚁群算法进行搜索,产生舰船航行航线的初始种群,然后利用遗传算法对各种航线进行优化,获取最优舰船航线。最后进行仿真测试,实验结果表明,本文算法能够获得比对比算法更优的舰船航线,同时,所耗费的时间亦少于对比算法,具有比对比算法更高的实时性,是一种有效的舰船航线自动生成算法。     

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。     

Rule-based optimization of midship structures

A rule-based overall design methodology for midship structures of small inland waterways vessels is presented. It is shown how the designer, under conflicting requirements, can select the optimum design by using a combined objective function with priority factors assigned to individual design criteria. The concept of optimization, in large-scale structural design problems, is extended to the local members (the stiffening elements) of the ship structure, so that the stiffeners can be specified by their actual dimensions instead of section moduli. The effects of price-structure (labour rate to material price ratio) and the choice of type of stiffener on design are investigated. Standard sections and optimized fabricated sections are taken as the alternative options for selecting the stiffeners. Conversion of exact mathematical optimum solutions into production-oriented designs is also demonstrated in a series of practical applications of the proposed method.     

知识工程在船舶结构优化设计中的应用

针对船舶结构设计变量是涉及多种设计和约束条件的离散变量,造成结构优化的高度非线性、多峰性等问题,而且设计过程中需要设计规范和专家经验等知识支持,结合其具有很强的综合性、模糊性等特点,提出了基于知识工程的船舶结构优化设计方法。该方法利用知识工程与结构优化相结合,将获取的设计知识构建知识库应用于船舶结构优化设计,并通过知识工程技术实现参数化结构模型与优化数学模型的相互转化,降低结构优化设计对用户知识水平的要求。水密横舱壁结构的优化设计算例表明,满足约束要求的情况下,其结构重量在优化后比优化前降低了,保证了结构性能合理的同时实现重量最轻的目标;将结构参数化模型和数学优化模型结合在一起,为设计经验少的设计者提供了一种结构设计的捷径;实现了从不同资源中获取知识并应用于优化设计过程,促进设计能力的提高,降低优化设计过程对知识和经验的依赖。     

风流主导因素下码头轴线方位优化

码头轴线方位角直接影响系泊船舶对码头结构作用的大小,从而影响结构设计要求,因此对码头轴线方位角进行优化分析十分必要。基于实际工程算例,提出风流环境荷载作用下码头最优方位角的确定方法即分层流要素确定法,并与设计中常用的垂线平均流向法、船舶吃水范围平均流向法进行比较分析。同时,研究船舶荷载的主导因素与流速及码头方位角之间的关系。结果表明：３种方法优化得到的最优方位角是有区别的,区别大小与流速分层要素分布关系密切,鉴于分层流要素法更能贴近实际流状态,对于大型开敞式码头结构,推荐采用分层流要素分析法综合确定码头轴线最优方位角。     

Application of the optimal Latin hypercube design and radial basis function network to collaborative optimization

Improving the efficiency of ship optimization is crucial for modern ship design. Compared with traditional methods, multidisciplinary design optimization (MDO) is a more promising approach. For this reason, Collaborative Optimization (CO) is discussed and analyzed in this paper. As one of the most frequently applied MDO methods, CO promotes autonomy of disciplines while providing a coordinating mechanism guaranteeing progress toward an optimum and maintaining interdisciplinary compatibility. However, there are some difficulties in applying the conventional CO method, such as difficulties in choosing an initial point and tremendous computational requirements. For the purpose of overcoming these problems, optimal Latin hypercube design and Radial basis function network were applied to CO. Optimal Latin hypercube design is a modified Latin Hypercube design. Radial basis function network approximates the optimization model, and is updated during the optimization process to improve accuracy. It is shown by examples that the computing efficiency and robustness of this CO method are higher than with the conventional CO method.     

船舶管线隔振支座布局优化设计的规范法

国内关于船舶管道隔振支承布局优化设计的标准和方法目前还没有建立,有关优化模型及算法的研究有待开展。借鉴美国ASME B31规范和综合考虑强度、刚度、稳定性、固有频率及振级落差等约束条件,提出了管线系统支座布局优化设计模型及规范设计法。该方法根据ASME B31规范初步确定支座的数量,通过几何优化设计支座的间距。提出迭代优化算法求解这上述问题,获得较优的支座数目与支座间距。通过算例,研究了不同优化目标函数的选择,(如支座造价、管线最大下垂或结构应变能等),对优化结果的影响;证明了有关模型与算法的有效性和实用性。     

适用船舶自流冷却系统中冷却器的工程设计研究

针对船舶自流冷却系统对冷却器要求的特点,对各种间壁式换热器的优缺点进行了分析,并结合热工理论计算,确定了冷却器宜采用小管径换热管的钛合金管壳式换热器,获得了小管径换热管数量与不同航速、冷却流体流动状态的设计关系,且基于热工计算结果表明了结构优化方向。采用 CFD技术对两管程流体流场进行了数值模拟优化分析,获得了后端管箱封头a/b的最佳值。实船工程试验结果验证了本文分析设计和优化方法的可靠性。     

船舶模拟器在引江济汉通航工程与长江交汇口布置中的应用

对采用船舶操纵模拟器进行通航建筑物平面布置优化的方法进行了论证,建立了代表船舶的操纵运动数学模型,并根据国家规范对代表船舶的操纵性进行了率定。用船舶操纵模拟器对引江济汉通航工程与长江交汇口的平面设计方案进行了研究,结果表明设计方案下代表船舶在交汇口的最大通航上限流量仅为15 000 m3/s,不满足设计要求。优化方案加大了上下游连接段的弯曲半径,进而提高了上下游航线的转弯半径,减小了航线上的横流,使船舶有足够的空间调顺船位。     

基于变值法的船型优化层次分析法模型研究

采用层次分析法理论和变值法,提出船舶船型技术经济性层次分析方法,建立起船舶船型经济评价的层次分析数学模型。通过对珠江干线3000吨级散货船的船型进行实例研究分析,得出了船型优化综合评价指标的排序,得出综合最优船型。在此基础上,对影响船型方案的参数进行敏感性分析。本文提出的船型方案层次分析的经济评价方法,对优化船型的优化设计具有理论研究和实用价值。     

耙吸挖泥船的动力装置选型及综合评估

以6 500 m~3耙吸式挖泥船的动力装置为研究对象,对其配置方案的合理性进行分析,并进行动力系统配置方案选择、主机选型和能力校核计算。结合船舶设计任务书的要求,逐步分析目标船的整体性能和各工况下的功率需求。在此基础上,粗略估算目标船设备在各主要工况下的功率需求,并提出几种能满足各工况下功率需求的动力系统配置方案。根据目标船的工作特点,对各动力系统配置方案的适用性进行初步分析,采用层次分析法进行模糊评判,经过评估确定各评价指标的权重;通过对不同指标进行打分来确定隶属度并进行模糊运算,根据最大隶属度原则选出最适合目标船的动力配置方案;同时,根据最优配置方案选取的主机型号对目标船进行功率验证。计算分析结果表明,该研究方案满足目标船的设计要求,说明选用的研究模型和评价方法合理。