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。