船舶结构多学科设计优化近似方法的比较

随着船舶结构设计日益复杂,使用统计学方法为复杂的计算机分析建立近似模型已经逐渐成为一种趋势.文章简要地介绍了三种多学科设计优化中常用的建立近似模型的方法;响应面、Kriging和径向基神经网络,并通过两个算例对其性能进行了比较.建立近似模型所需的样本点由一系列随机正交表提供,三种近似方法的性能则通过误差分析来进行比较.除了常用的二阶响应面模型,文中也构造了三阶响应面模型来进行比较.研究结果表明:Kriging方法以其准确性和稳定性,比其它方法更加适合船舶结构的多学科设计优化.     

多学科设计优化方法用于船舶设计

为了提供更好地满足不断提高的军方和商业市场需求的产品.现代船舶设计需要获得真正的最优设计.它需要综合考虑所有学科以及它们之间的相互关系.船舶设计中涉及到的学科数目是如此众多,它们之间的相互关系是如此复杂以至于需要寻求一种新的设计技术来替代传统的设计螺旋方法.多学科设计优化(MDO)方法正是一种新的广泛应用于复杂工程系统的设计方法.在本文中,我们主要介绍了中国船舶科学研究中心将MDO应用于船舶设计的研究情况.我们应用iSlGHT软件集成美国弗吉尼亚大学公布的CGX设计模块来演示将MDO方法应用到船舶设计的整个过程,获得了比他们更优化的解.CGX模块也用来说明我们提出的子系统划分的概念.最后,基于我们的研究经验,我们也总结了一个在船舶设计中应用MDO方法的一般应包括的内容.     

CGX巡洋舰多学科设计优化模型的再分析

传统的设计螺旋方法由于割裂了学科间耦合,得到的设计往往是满足设计要求的设计而不是最优的设计.多学科设计优化(MDO)方法正是一种能得到最优设计的新设计方法,MDO目前被广泛应用于复杂工程系统的设计中.文中对多学科设计优化的理论进行了简要综述,在此基础上为了演示MDO方法应用于舰船设计,采用iSIGHT对国外的CGX巡洋舰概念设计的13个模块进行了集成,建立了MDO模型并优化,得到了较好的优化解.在此基础上采用神经网络重新建立了该MDO模型,将优化结果和原MDO模型优化结果进行了比较.     

大型舰艇多学科设计优化船体结构子系统设计方法

多学科设计优化(MDO)是解决复杂系统工程问题的有效手段。通过对大型舰艇多学科设计优化船体结构子系统设计方法进行研究,将船体结构设计分为船体横剖面结构布置方案自动生成、船体横剖面结构方案优选、船体结构重量估算3个步骤;根据总体方案提供的主尺度、横剖面外形轮廓和分层分舱等信息,依据骨材(桁材)均匀布置和余量控制的原则,生成船体横剖面结构布置方案,并提出一套参考母型船设计,确定设计船构件尺寸初值的方法;在船体横剖面结构方案优选过程中,采用调用代理模型代替板架有限元仿真模型的方法来减少结构分析的计算时间,并采用组合法获得重量最轻的设计方案。     

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。     

基于多学科的大型船舶概念设计平台技术

文章首先分析了基于多学科的大型船舶概念设计平台的四层体系构架,然后对平台的关键技术进行了详细的分析和研究。平台的构建,实现设计流程化和自动化,对于分析船舶概念设计中复杂的耦合关系、优化制约总体方案的强影响参数、对比概念设计多方案、最终确定整体较优的方案、减少返工,以及提高设计效率和质量均具有重要意义。     

多学科设计优化技术在舰船设计中的应用

介绍多学科优化设计的主要基本理论、研究和应用状况及发展前景,根据舰船设计特点进行舰船多学科设计优化分析,重点分析舰船结构设计中的多学科设计优化问题,建立优化数学模型是多学科优化设计的重要内容,并对数学模型进行了分析。     

水面舰船多学科设计优化(英文)

多学科设计优化(MDO)被认为是目前处理海洋结构物设计的有效方法.中国船舶科学研究中心也开展了将多学科设计优化应用于船舶设计的研究.上一篇文章从船舶设计研究人员的角度出发对多学科设计优化的理论进行了介绍并且对一条发表了的国外舰船的模型进行了优化.在本文中,作者对国内的一艘实船的概念设计建立了多学科设计优化模型,该模型包括快速性、操纵性和船中剖面的总纵强度分析,它有37个设计变量,9个约束和两个目标.iSIGHT9.O被用来集成这些模块并执行优化,最终找到的优化设计不仅提高了该船的快速性,同时减小了船中剖面的截面积.     

多学科设计优化方法在潜艇概念设计中的应用研究

多学科设计优化方法(MDO)是从航空领域兴起的一种针对复杂工程优化设计的有效求解方法.该文针对潜艇设计的复杂性特点,探索MDO在潜艇概念设计中的应用.首先,文中建立了包括水动力、推进、重量、性能和成本共5个学科分析在内的数学模型,然后采用MDO方法--协同优化方法(CO),对同时包含连续设计变量和离散设计变量的潜艇系统,进行了以最小化建造成本为目标的多学科设计优化,获得了优化结果.结果表明:相对于传统设计方法,分布式、并行的协同优化方法CO更适合潜艇系统的设计.     

基于多维多项式混沌展开法的船舶不确定性优化设计

以船舶不确定性优化设计为对象,分析考虑多个随机变量对优化目标和约束的影响,提出一种基于多维多项式混沌展开法(PCE)的船舶不确定性优化设计,并将其应用于散货船工程优化实例中,保证船舶的稳健性和可靠性。     

基于BP-GA算法的环肋锥柱壳多目标优化设计

本文以超大潜深的潜艇耐压壳结构为研究对象,利用排水量表达式估算潜艇主尺度。通过Ansys软件的Apdl语言建立环肋锥柱壳的有限元模型,并分析计算耐压壳的强度及稳定性。以肋骨间距、耐压壳厚度和肋骨尺寸作为离散设计变量,以结构重量、总体失稳临界压力作为优化目标,实现基于神经网络和遗传算法的环肋锥柱壳多目标优化设计。在Matlab平台上,首先用拉丁超立方体抽样,再用BP神经网络建立起样本点和目标函数之间的映射关系,构建神经网络代理模型,最后调用多目标优化函数gamultiobj进行优化。优化结果表明,利用BP神经网络和遗传算法相结合进行复杂模型环肋锥柱壳的多目标优化,效率较高,精度较好,达到较理想的优化效果。     

基于神经网络和粒子群算法的环肋圆柱壳优化设计

对于潜艇外壳等外压容器来说,满足稳定性要求至关重要。本文利用Matlab编写改进粒子群算法优化程序,利用 Ansys的 Apdl语言完成了环肋圆柱壳的参数化建模,以圆柱壳厚度、肋骨尺寸和肋距作为离散设计变量,以稳定性要求作为约束条件,构造了合适的惩罚函数,以质量最轻作为设计目标,实现了基于 BP神经网络和粒子群算法的环肋圆柱壳优化设计。在优化过程中,首先采用拉丁超立方体抽样完成了样本点的选取,然后对样本点进行有限元分析,根据有限元分析结果构建 BP神经网络代理模型,并探讨了样本点数量对代理模型预测精度的影响,最后采用改进粒子群算法对代理模型进行优化。优化结果表明,对于需要考虑离散变量和复杂非线性约束的结构优化问题,采用 BP神经网络和粒子群算法联合优化的方法能够节省大量计算时间,并达到理想的优化效果。     

舰船总体多学科优化设计系统分解

舰船总体是一个复杂的大系统,具有层次多样性.按一定规则对舰船总体进行多学科设计优化（MDO）的系统分解是MDO的基础.分析舰船总体MDO的系统定义和舰船设计中各个对象、环节之间的耦合关系,以及典型系统对总体方案的影响因素;针对方案阶段舰船总体MDO,对舰船总体进行多学科的系统分解,确定舰船MDO的各系统（学科）,梳理出各子系统间的关系,提出舰船多学科的学科体系,构建系统间的耦合关系图.     

模糊综合评价在多学科优化设计变量选择中的应用

以灵敏度分析理论为基础,将模糊数学综合评判理论应用于多学科优化设计变量的选择与评价。以某集装箱船为例,在建立了包含静力学、模态分析和动力学的多学科优化时设计变量选择的模糊评判数学模型之后,综合考虑了应力、位移、固有频率、速度和加速度等参数对设计变量的影响。分析表明,该方法简便易行、结果可靠。     

多种多学科设计优化方法的比较研究

多学科设计优化(Multidisciplinary Design Optimization,MDO)是一种通过充分探索和利用系统间的相互作用的协同机制来设计复杂系统工程和子系统的方法论.随着多学科设计优化方法在船舶与海洋工程中的广泛应用,多学科设计优化方法越来越受到重视,目前已经发展出了多种不同的具体算法.该文的主要目的就是对这些现有的算法开展比较研究,为后续的应用选择奠定基础.论文首先介绍了MDO算法的分类和发展,对各种MDO算法的优缺点进行了比较分析,最后再通过具体算例来显示这些方法的差别.     

基于响应面的可变复杂度方法在桁架式Spar平台方案设计中的应用

多学科设计优化在实际应用中,几乎都采用了可变复杂度方法(variable-complexity method,VCM)来平衡计算成本和计算精度.然而,VCM通常需要计算大量的初始样本点以保证精度.为降低VCM对初始样本点的依赖,文中提出了一种基于响应面更新的可变复杂度方法.以桁架式Spar平台的多学科设计优化为例,首先根据试验设计选取样本点,采用数值方法计算平台的各项性能,建立了响应面模型;应用协同优化算法求解,并通过响应面的不断更新提高精度,在此基础上应用可变复杂度方法校正响应面分析结果.计算结果表明:基于响应面更新的可变复杂度方法可在较少初始样本点情况下,获得较高精度的计算结果.     

基于动态罚因子的多学科协同优化算法及其在船舶设计中的应用

针对标准协同优化算法求解复杂系统工程问题的缺陷,提出了一种改进的协同优化算法,并将其应用于油船总体概念设计阶段。改进协同优化算法将系统级一致性约束最优化问题通过罚函数方法转化为一个无约束优化问题。同时,给出了两种不同的基于差异信息的动态可调罚系数,以保证在优化初期,系统级设计变量与学科级共享变量相差较大时,惩罚力度也大,促使一致性差异在总目标函数中占主导地位,则一致性差异将迅速下降。随着优化的进行,罚系数变小,惩罚力度减轻,目标函数的收敛加快。通过对MDO测试函数算例与标准协同优化和其他典型的改进协同算法的比较,验证了该方法在优化结果的可靠性和稳定性等方面有优势。最后,应用改进的协同优化算法求解以油船造价为系统级目标协同浮性与稳性、快速性等4个子学科的多学科优化问题以体现其工程实用性。     

基于区间分析方法的船舶不确定稳健设计优化

实际船舶优化设计中,大量不确定因素的存在可能会导致船舶性能达不到预定的设计目标。因此为了保证船型方案的可行性,本文将区间分析方法应用到不确定稳健设计优化中,以一条散货船的概念设计为例,针对单个不确定变量存在和多个不确定变量共同存在的情况,分别进行研究,以单位运输成本的中值和半径最小为目标,采用双层嵌套优化体系,内层采用多岛遗传算法求解目标函数的区间,外层采用NSGA-II算法来优化目标函数,从而保证船舶的稳健性。     

基于正交设计与 BP -GA 算法的船体结构耐撞性能优化设计

船体结构耐撞性优化设计的主要目的是在船舶碰撞研究的基础上对结构进行优化设计,提高船体结构的耐撞性能。基于正交试验设计、BP神经网络和遗传算法,形成了船体结构耐撞性能优化设计方法。提出了一种耐撞性综合指标,并以此指标作为优化的目标函数,以结构质量为约束条件,利用MSC/Dytran有限元软件对船舶碰撞进行数值仿真,完成对某船舷侧结构进行耐撞性优化设计,结果表明优化过后结构耐撞性能有较大提高,这为结构耐撞性能优化设计提供了一种新的思路和方法。     

协同优化理论在多破损模式结构分析中的应用

探讨如何运用协同优化方法解决多破损模式下船舶结构设计的优化问题。在协同优化方法的基本理论框架下,研究多破损模式条件下的结构并行设计和优化,建立相应的优化模型。以多破损模式下的船体结构静力学优化为例,运用协同优化方法进行优化计算,获得较好的破损残余强度。算例表明,协同优化方法能有效地解决多破损模式下的结构优化问题。