| 基于机器学习的船舶水润滑轴承结构多目标优化研究 |
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| 引用本文： | 刘辉, 于鹏法, 陈紫起. 基于机器学习的船舶水润滑轴承结构多目标优化研究[J]. 中国造船, 2024, 65(4). doi: 10.3969/j.issn.1000-4882.2024.04.012 |
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| 作者姓名： | 刘辉 于鹏法 陈紫起 |
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| 作者单位： | 大连理工大学船舶工程学院,大连 116024 |
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| 基金项目： | 中国博士后科学基金资助项目;中国博士后科学基金资助项目;国家资助博士后研究人员计划 |
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| 摘 要： | 水润滑轴承是船舶轴系安全稳定运转的重要支撑部件,通过优化轴承结构以提升轴承性能是保证船舶安全航行的有效措施.采用PSO-BP神经网络建立水润滑轴承承载力和摩擦力预测模型,应用NSGA-Ⅱ以预测模型承载力最大和摩擦力最小为优化目标,优化预测模型的输入值使目标函数达到最优,得到轴承的Pareto解,通过TOPSIS方法选取Pareto解集的最优非劣解.结果表明:优化后的轴承承载力较原始设计值提高了 38.17％,摩擦力降低了 2.23％;预测模型的优化结果与将优化参数输入仿真模型计算得到的结果相比,误差小于7％.
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| 关 键 词： | 水润滑轴承 结构优化 PSO-BP神经网络 NSGA-Ⅱ TOPSIS方法 |
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