基于BP神经网络的海上发射船耐波性优化研究

为了保证海上火箭发射的安全,应用BP神经网络对火箭发射船加以优化。按照海上发射在设备布局方面要求进行总布置设计,建立火箭-发射船刚性连接端的弯矩模型,以方形系数、船长和船宽为优化变量,通过BP神经网络模型对母型船进行优化设计,优化得到的船型弯矩比母型船减少了19.41%;对部分优异样本点进行再建模和数值仿真,仿真结果表明,BP神经网络模型的误差不到1%,验证了模型的准确性。该研究为海上发射船设计优化提供了一种研究思路,为海上火箭发射是否存在风险提供了一种预知方法。     

基于小生境遗传算法的单体船船型参数优化

针对船型参数优化中变量众多的特点,提出了一种基于小生境遗传算法和Holtrop总阻力计算公式的单体船船型参数优化方法.该方法中以总阻力作为目标函数,以主要船型参数为优化变量,在保持排水量不变的情况下优化主要船型参数,得出修长系数、水线面系数和宽吃水比均能收敛到相应的临界值,因此优化时可优先确定这些参数值.采用该方法对DTMB5415船的船型参数进行了优化,结果显示优化后的船型总阻力性能要明显优于原船型.该方法对于单体船船型参数优化具有较强的实用性.     

基于模糊层次分析的海上发射船性能优化

针对海上发射船性能优化体系的不健全,建立火箭竖起时的弯矩模型,以方形系数、船长和船宽为优化变量,设计了基于模糊层次分析的海上发射船性能优化模型。首先,从影响发射船性能的因素出发,提出以火箭承受弯矩、发射船稳性、阻力和造价为评价指标,通过判定矩阵确定各性能指标的权重,并对各个指标单独进行分析计算。最后,计算母型船和96个样本点的综合评分。优化后的船型相比母型船,弯矩评分提高了19.87%,稳性评分提高了2.99%,阻力评分提高了23.19%,造价评分降低了8.35%。本文研究对海上发射船性能优化有指导作用。     

基于近似模型的海上发射船船型优化

基于径向基函数神经网络模型,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。选定船型方形系数CB和长宽比LA/B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功率近似模型;利用多岛遗传算法搜索最优船型。结果表明,优化后的船型可使火箭弯矩减小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。     

基于最小偏差法的集装箱船船型优化

根据最小偏差法原理，建立了西江中小型集装箱船主要要素的多目标优化数学模型，运用遗传算法对该模型进行多目标优化。算例结果表明所建立的模型可行，能找到全局最优解，并在最优解基础上设计了实船。     

62000 DWT多用途船的船型优化

在母型船的基础上对一艘62 000 DWT多用途船进行船型优化,以使其在设计吃水和结构吃水状态下获得更加优良的性能。分析母型船的船身压力和兴波,对压力梯度变化较大的区域变化船体局部几何形状;对艏部的进流角度和艉部的去流段长度进行优化,以降低兴波阻力和减小船艉的流动分离。使用Star ccm+对最终的优化线型进行计算,并与母型船的结果对比,结果表明,优化船型与母型船相比,在设计吃水和结构吃水的阻力下降明显,船身表面压力梯度分布和螺旋桨盘面处的伴流分布更为均匀,达到了优化目的。结构吃水状态下的模型试验表明,阻力数值计算结果准确。线型优化使得船型具有更优良的性能,达到能效指数的要求,满足节能减排的目标。     

基于阻力和伴流不均匀度的多用途船型线优化

为探究多用途船首尾型线变化对船舶水动力性能的影响,采用RBF(Radial Basis Functions)曲面变形方法分别对多用途船首尾型线进行变换,使用优化拉丁超立方法设计计算样本,引入Kriging近似模型解决传统CFD计算耗时的问题。在此基础上,以船舶的阻力性能以及桨盘面伴流不均匀度作为优化目标,利用带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)完成整个型线优化流程。计算结果表明,对于该多用途船,船首形状朝V型发展有利于减小兴波阻力,船尾的V型横剖面在接近推进器处逐渐向U型转变,可以在获得更均匀伴流场的同时对阻力性能影响较小。     

基于近似模型的载重46 000 t油船阻力性能优化

以低速肥大型船的线型优化为研究对象,针对部分关键问题进行深入研究。将近似模型方法应用于船型优化工作,以使用有限数量的高精度CFD计算结果建立的近似模型来代替优化过程中复杂耗时的CFD数值计算,利用团队开发的船舶水动力性能多学科综合优化平台完成载重46 000t油船的线型优化,并进行验证。     

西江集装箱船主要参数的回归分析与船型优化

运用多元性回归法对现有西江中小型集装箱船进行回归分析，得到集装箱船主要参数的回归公式，在此基础建立装箱船船型优化的数学模型，并采用遗传算法进行多目标优化，解得了优化船型。     

栖凤湖游览船船型优化论证

针对栖凤湖风景名胜区实际情况和游览船特点，运用网格法结合交互式的多目标优化决策方法。优化栖凤湖游览船船型主尺度；采用非线性规划和遗传算法，进行航线配船，并对栖凤湖游览船船型发展提出了建议。     

基于高精度近似模型的舰船线型优化

线型优化是船舶总体性能设计的重要内容,借助CFD软件开展船舶线型优化需要进行三维建模和复杂的网格划分,时效性有限。本文提出一种基于高精度近似模型的线型优化法,在CFD计算结果的基础上,通过构建神经网络近似模型,对线型优化结果进行预报。该方法不仅能够实现线型优化结果的快速预报,而且可以解决CFD离散优化随机性的难题,大大提高线型优化的效率。     

Studies on the optimization of stern hull form based on a potential flow solver

A hypothesis of the minimum energy of secondary flow, suggested by Bessho, is introduced here. According to this hypothesis, it can be expected that hull forms having frame lines with a minimum energy of secondary flow show less form drag. In the first part of this article, secondary flow energy is evaluated for the cases with and without a free-surface effect, and Bessho’s hypothesis is confirmed for practical hull forms. Then optimization methods for the stern hull form are suggested, in which a nonlinear optimization technique is introduced. Numerical examples are given for a practical tanker hull form and a practical container hull form. From these studies, the suggested optimization method can be confirmed as a simplified and practical design method to the select frame lines of stern hull forms.     

基于参数化船型的阻力优化研究

船型几何模型的参数化表达,是船型多学科设计优化的基础。其作用是为各学科分析和优化提供一个统一的几何模型,并根据各学科分析结果自动修改调整船体型线。文中尝试使用Friendship进行船体完全参数化建模,并使用该软件中的feature编程功能编程实现shipflow型值数据的提取;通过改变一系列重要的船型参数实现变换船型几何模型,以获得满足性能需求的船型。最后利用该软件的优化框架,采用切线搜索法 (Tangent Search, TSearch) 完成1300TEU集装箱船的兴波阻力优化,优化球首和前体船体曲面。结果表明,该参数化方法在改进船型水动力性能方面有很好的效果。     

基于母型船的船体线型优化设计研究

为满足MARPOL公约新要求,某科考船的后续船型燃油舱需采用双舷侧外板保护,船体宽度较母型船增加。为降低后续船船体宽度增加引起的阻力,利用CFD方法分析母型船船模及宽度增加后的流场、阻力特点,确定降低后续船的兴波阻力为重点优化方向。通过改变球鼻艏参数降低船体兴波阻力,根据多种改型模型的CFD计算结果,确定了较优的球鼻艏参数,有效降低了后续船的阻力。     

改进的MODSA算法在船型优化中的应用

针对传统智能优化算法处理高维优化问题时易陷入局部最优解且优化效率低的问题,文章采用近几年提出的基于模型的动态抽样分配(MODSA)算法作为研究对象,该算法具有处理高维优化问题的潜力,但对某些复杂高维问题很难搜索到全局最优解。为避免MODSA算法陷入局部最优解,采用多元正态分布作为抽样分布并推导相应参数更新式;为进一步提升该算法的优化效率,采用均匀设计确定初始抽样分布的期望值并通过Sigma管理水平自适应确定初始方差。通过数值函数测试结果表明:改进的MODSA算法具有更好的优化性能。最后,将改进的MODSA算法应用于5100TEU集装箱船兴波阻力性能优化。     

基于遗传算法的最小阻力船型优化设计

遗传算法是一种全局最优化算法,它能够克服传统优化方法的缺点和不足,从而获得全局最优解。因此,为了获得阻力性能更好的优良船型,将遗传算法进行适当改进并用于船型优化中,进行最小阻力船型优化设计,以非线性兴波阻力理论(Rankine源法)为基础,利用遗传算法并结合CAD技术进行船型优化设计。在优化过程中,把总阻力作为目标函数,设计变量取船型修改函数的参数,确保排水量为基本约束条件下,对船体前半体型线进行优化研究。选取某高速巡逻艇作为初始船型进行优化计算,获得的最优船型总阻力降低了13.1%,兴波阻力降低了21.7%,表明遗传算法用于船体线型优化设计是行之有效的。     

基于偏相关性分析的船型优化设计方法

针对传统船型优化存在耗费时间长、优化效率低的缺点,本文提出一种基于偏相关性的船型优化设计方法。该方法利用偏相关性分析,对船体外形与兴波阻力的相关规律进行经验总结,并将这种设计经验引入到优化设计中,可以缩小相关设计变量的取值范围,显著提高优化效率。利用该方法对布拉尼函数(Branin Function)、哈特曼函数(Hartman function)以及KCS集装箱船的兴波阻力进行优化计算,通过对比分析,证明了该方法的可行性。     

基于克里金模型的潜水器耐压舱结构优化

本文研究Kriging建模和序贯加点相结合的方法,用于解决目标函数或者约束函数无法显式表达下的优化问题。在加点准则中为了避免出现龙格现象,改进了加点优化时步长要求,在优化过程中融入多种群遗传算法提高了序贯加点值的计算准确性。计算结果表明,改进后的加点准则在存在多区域或者多个极值点的情况下均可快速搜索到最优点位置。建立了载人潜水器载人舱以重量为优化目标,以强度要求为约束的球壳厚度优化模型,采用此方法在初始选取5个样本取样,序贯加点6个样本点,计算得到球壳的最优厚度值为50.5569 mm,可有效指导设计工作。     

船体阻力数值计算在肥大船型球首优化中的应用

以一艘低速肥大型油船为研究对象,设计了三型多参数共18个不同球首。采用荷兰MARIN水池开发的RAPID软件进行船体阻力数值计算,为肥大船型的球首优化提供了必要的基本信息。     

用逼近目标规划模型进行潜艇耐压船体最佳设计

本文把最大限度地发挥结构最佳尺度和材料最优性能作为潜艇结构优化设计的第一追逐目标,运用目标规划模型,建立单目标非线性约束优化的目标规划模型,求解连续与离散混合变量的最优解,并全部圆整到规格化变量,最后获得规格化设计变量关于满应力设计和耐压船体较轻重量的相对有效解.