优化算法对船舶可靠性的影响分析

通过构建径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络近似模型,分别采用自适应模拟退火算法(Adaptive Simulated Annealing,ASA)、多岛遗传算法(Multi-Island Genetic Algorithm,MIGA)、粒子群法(Particle Swarm Optimization,PSO)3种优化算法,以重量最轻为目标,对油船整体舱段进行基于CCS规范的优化设计;之后利用Abaqus非线性有限元法计算了轻量化舱段的极限强度,并通过建立极限状态方程,进一步研究优化算法对船体极限强度可靠性的影响;最后,为直观、量化地反映船舶的风险变化程度,通过提出失效概率折减率μ,发现PSO-RBF算法下减重单位舱段重量,船体梁失效概率增加最少。     

新型趸船船底横卧式低速平水流发电系统设计

为解决趸船用电难、依赖柴油机发电、纵向水轮发电占用空间大的工程实际问题,设计1种横卧安装在趸船船底的垂直轴发电系统,并采用模型试验和数值模拟方法对其可行性和有效性进行验证,整个装置相互配合良好,发电效率高。这项技术节能环保,有利于推动水能利用问题的研究,设计方案可推广至江河其他水上平台,具有广阔的用途。