组合近似模型在小水线面双体船应力预测中的应用

小水线面双体船受海浪冲击时结构应力的准确预测对保证航行安全具有重要意义.采用有限元软件进行应力的数值仿真需要花费巨大的时间成本,构建近似模型成为解决这一问题的有效途径.由于样本点有限,当选择不适当的近似模型时难以保证近似模型精度,组合近似模型(EMs)技术能避免选择单一近似模型的不足和缺陷.本文采用组合近似建模技术预测小水线面双体船在受海浪冲击时的最大结构应力,并与单一近似模型预测精度进行比较,结果表明,组合近似模型的精度更高,能够有效预测最大结构应力,具有较大的工程实用价值.     

一种有效近似建模方法及船舶耐波性代理模型构建

船舶耐波性能预报计算过程复杂,会受到诸多设计变量的影响;且采用高精度商业软件如CFD预报船舶性能的计算代价非常高。文章采用拉丁超立方方法进行了设计空间抽样。定义了一个新的综合衡准指标来表达船舶耐波性能,即短期和长期作用下船舶非工作时间百分数。考虑了船舶耐波性能中的五个运动方向：横摇、纵摇、转艏、横荡和升沉。为提高船舶耐波性能计算效率,一种有效的近似建模方法—单参数Lagrangian 支持向量回归算法被用于训练并构建代理模型以预报船舶耐波性能,且该算法是由作者在过去的研究工作中首次提出。以海洋平台支援船（OSV）为例,采用SPL-SVR算法预报船舶耐波性能,并与基于NAPA计算仿真结果、人工神经网络和经典支持向量回归算法进行对比。该文考虑OSV的两种速度,建立了海洋平台支援船短期作用下非工作时间百分数的耐波性能响应面模型,结果显示采用SPL-SVR算法建立的船舶耐波性能响应面模型比较适合船型初步设计的工程实际应用,并具有较高的计算效率。     

船舶操纵性能及其代理模型构建

为了提高船舶操纵性能计算效率,文章结合基于NAPA计算仿真结果和支持向量回归方法预报海洋平台支援船的操纵性能,在收集足够相关船型信息前提下,采用能够合理探索设计空间和抽样的拉丁超立方方法获取了30条样本船型数据。通过NAPA仿射变化、位移转换及根据船型设计变量进行局部调整从而生成系列船型以表达船体几何形状。针对每个船型,分别计算了5项操纵性衡准指标：进距、战术直径、横距、10°舵角第一超越角和20°舵角第一超越角。为提高船舶操纵性能的计算效率,文中利用作者早先新提出的一种单参数Lagrangian 支持向量回归算法来训练并构建代理模型以预报船舶操纵性能,该算法整合了Laplace损失函数,仅采用单参数控制计算误差并于置信区间中增加了b2/2项。以海洋平台支援船为例,采用SPL-SVR算法预报船舶操纵性能,并与基于NAPA计算仿真结果、人工神经网络、经典支持向量回归算法进行对比。不需要昂贵的仿真代码计算,文中采用SPL-SVR算法建立的船舶操纵性能响应面模型比较适合船型初步设计的工程实际应用,并具有较好的效率和适用性。     

面向海洋平台支持船的阻力组合近似模型构建

为了获得更为精确合理的近似模型,在多项式响应面、RBF径向基函数和Kriging三种单一近似模型的基础上构建组合近似模型以实现响应拟合,并以数值函数为例验证组合近似模型的准确性与适用性。以海洋平台支持船的总阻力为研究对象,采用多种试验分析方法进行取样,根据样本点及阻力响应值完成了组合近似模型的构建,并与模型试验及其单一近似模型进行对比分析。研究结果表明：与单一近似模型相比,组合近似模型所得的阻力响应值更接近模型试验结果,能够有效提高计算精度与设计效率,在海洋平台支持船的初步设计中具有较大的应用价值。     

支持向量机和遗传算法组合策略的VLCC船中结构优化设计(英文)

In this paper a hybrid process of modeling and optimization,which integrates a support vector machine(SVM) and genetic algorithm(GA),was introduced to reduce the high time cost in structural optimization of ships.SVM,which is rooted in statistical learning theory and an approximate implementation of the method of structural risk minimization,can provide a good generalization performance in metamodeling the input-output relationship of real problems and consequently cuts down on high time cost in the analysis of real problems,such as FEM analysis.The GA,as a powerful optimization technique,possesses remarkable advantages for the problems that can hardly be optimized with common gradient-based optimization methods,which makes it suitable for optimizing models built by SVM.Based on the SVM-GA strategy,optimization of structural scantlings in the midship of a very large crude carrier(VLCC) ship was carried out according to the direct strength assessment method in common structural rules(CSR),which eventually demonstrates the high efficiency of SVM-GA in optimizing the ship structural scantlings under heavy computational complexity.The time cost of this optimization with SVM-GA has been sharply reduced,many more loops have been processed within a small amount of time and the design has been improved remarkably.