基于iSIGHT的船舶结构多学科设计优化

探讨运用多学科理论解决船舶结构设计的优化问题。在多学科设计优化方法的基本理论框架下,建立了船体结构优化设计的数学模型,结合iSIGHT软件平台,进行了多学科设计优化框架分析。最后,采用遗传算法,对典型集装箱船应力和位移进行了优化设计。算例表明本文所采用的优化算法能应用于工程实际。     

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.     

基于自适应加权的多学科多目标设计优化

针对多学科多目标设计优化存在的耦合严重、计算效率低、难以获得体现设计者使用要求的最优解等问题,提出了基于自适应加权的多学科多目标设计优化方法,阐述了该方法的基本思想并给出了设计优化流程.该方法密切结合实际工程设计经验,将多目标优化问题转换为反映设计者使用要求的综合目标优化问题,采用自适应加权的优化策略建立优化模型进行优...     

潜水器多学科设计中的多目标协同优化方法

针对潜水器设计中涉及多个学科的耦合以及数据信息量大、数据关系复杂的问题,文章介绍了一种新的多目标协同优化算法.该方法将Pareto遗传算法(PGA)引入协同优化框架,二者的有机结合充分发挥各自的优势,该方法利用协同方法的分解协调机制将复杂系统的设计问题分解为一个系统级优化问题和几个学科级优化问题.采用PGA作为系统级优化器,不仅可以得到能够反映多目标优化问题实质的、客观的Pareto解集,而且,由于PGA是无需梯度信息的直接搜索算法,从而从根本上消除了协同优化由系统层一致性约束条件引起的收敛困难问题.在PGA与协同优化框架结合的过程中,采用目标函数的归一化处理、分级罚函数法、浮点数编码、群体分级和Paveto解集过滤器等技术提高算法的计算效率和可靠性,并通过一个数学算例和一个载人潜水器的例子证明了多目标协同优化算法的有效性.     

船舶概念设计阶段多学科和多目标优化研究

船型设计之初,设计者往往会通过船舶多个学科的分析,并从很多船型方案中进行选择比较.该文基于多学科设计优化(MDO)的框架,采用多目标进化算法和决策技术的运用,讨论了船舶概念设计阶段的综合性能优化问题.将船舶总体概念设计按MDO的要求分解为系统控制层和5个子系统,考虑了排水量、综合效率、相对回转直径和造价等多目标函数,采用改进的非支配解排序的多目标进化优化算法(NSGA Ⅱ)和多学科可行解方法(MDF)求出Pareto最优解.然后用逼近理想解的排序方法(TOPSIS)对这些Pareto解进行选优.应用文中的方法,对35 000吨载重量的油船进行了概念设计分析.数值算例表明,综合多学科设计和多目标优化以及决策,能够有效、客观选择合理的船型和主尺度参数.     

基于多学科设计优化的UUV总体组合优化方法

无人水下航行器(UUV)是多学科交叉的复杂耦合系统,采用多学科设计优化(MDO)可以大大缩短UUV研发周期,提升UUV总体性能。针对UUV的总体设计,开展模块化学科划分,建立各学科分析模型。由于UUV总体系统属于多变量高维空间,单一的优化方法并不能得到全局范围的最优解,采用序列二次规划法结合自适应模拟退火法以及序列二次规划法结合多岛遗传算法的组合优化设计方法,基于协同优化策略,开展以UUV总重量为主优化目标的多学科设计优化,并利用仿真分析对优化后的UUV结构强度与稳定性进行校验。由优化设计的结果可以看出,UUV满足各个子系统约束的前提下,有效地减小了UUV总重量。     

船舶多学科设计优化中的船型变换模块

为了实现船型优化,第一步需要按照设计变量的改变来生成船型,这样就需要一个变换程序将母型船变换成设计船.当船型优化发展到基于CFD以后,传统的通过主尺度和几个船型参数例如Cp,Cw等来控制船体型线的做法已经不能满足要求,需要对船型进行更加准确,细致的控制.为了解决这个问题,文中开发了一个新的船型变换程序,它直接读人横剖面面积曲线和设计水线,然后变换船体型线以满足这两根曲线的要求.该程序的变换步骤包括主尺度仿射变换,Cm变换,横剖面面积曲线变换和设计水线变换.程序中主要的变换方法为广义Lackenby变换,仿射变换等.该程序由于直接根据横剖面面积曲线和设计水线来控制型线,使船型变换模块的设计变量从10个左右扩展到了40个以上,增加了船型优化提升船体性能的可能性.该程序是船舶多学科设计优化的船型优化模块的前处理程序.     

多学科设计优化方法的比较

为了推广多学科设计优化方法在船舶和海洋工程结构设计中的应用,讨论了三种典型的多学科设计优化方法:多学科可行方向法(MDF),协同优化方法(CO),两级系统综合方法(BLISS),并将其应用到齿轮减速箱的设计中;根据计算结果,对上述三种多学科设计优化方法进行了定量的比较和研究,得出BLISS方法最适合齿轮减速箱优化设计的结论.此外,还给出了多学科设计优化方法的选择标准,为多学科设计优化的工程应用提供了一定的指导和帮助.     

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.     

多学科设计优化技术在船舶初步设计中的应用

首先阐述了船舶的设计过程,指出传统的船舶初步设计是一种串行的设计模式,即是先确定主尺度,然后根据主尺度确定船型.这种设计模式通常只能得到一个满足各指标要求的可行解,而得不到全局最优解.将多学科设计优化技术(MDO)应用到初步设计阶段,将主尺度的确定与船型变换并行考虑,使主尺度的确定充分利用后期船型变换的信息,可实现全局最优的设计.最后,本文以油船的优化为例进行了验证.     

多学科设计优化在船舶水动力性能优化中的应用

阐述了多学科优化设计方法(Multidisciplinary Design Optimization,MDO)的发展应用情况。详细论述了基于协同优化方法的数学模型、优化原理和优化流程。针对水动力性能优化,分析了系统层和各学科的优化要素,初步建立了数学模型和优化框架。     

基于多学科设计优化的深海空间站总体设计方法研究

系统地回顾了兴起于航空航天领域的多学科设计优化方法,重点介绍了分布式多学科设计方法的求解思路、算法特点及最新研究动态;结合深海空间站总体设计的特点,讨论了多学科设计方法在深海空间站设计中的应用前景.     

船舶水动力性能中的多学科交叉设计优化系统

传统的船舶设计通常只是通过优化设计追求一个或者某几个性能指标符合要求,并且往往局限于单学科指标的优化,无法实现多个学科之间的综合平衡。因此,船舶的系统综合性能仍然存在巨大的提升潜力。通过利用各学科之间的协同效应,多学科设计优化方法可以得到整体的最优解。因此通过多学科设计优化方法可以有效提高船舶的设计质量。本文主要开展船舶体型线水动力性能的相关研究。     

舰船动力装置多学科集成设计优化方法

[目的]在充分分析舰船动力装置总体设计研究现状的基础上,指出现有动力装置设计方法中存在缺乏从多学科耦合角度进行仿真和优化,从而制约设计质量提高的问题,有必要开展动力装置多学科集成优化理论、方法及关键技术研究。[方法]建立舰船动力装置多学科集成优化设计系统框架,并对动力装置多学科优化技术、现代设计工具技术、协同仿真、支撑环境、设计软件开发等关键技术进行深入研究。[结果]给出了有效的解决方案。[结论]研究成果能为开展舰船主动力装置多学科集成设计优化提供一定的参考,同时为舰船动力装置设计水平的提高奠定一定的基础。     

多维随机不确定性下的船舶多学科稳健设计优化研究

通常船舶多学科设计优化仅考虑确定性的影响,忽视设计中不确定性因素的存在,显然优化结果无法真正保障船型方案的可行性和航行性能的优良性。目前,不确定性船舶多学科设计优化主要集中在一维不确定性分析。为了得到船舶设计优化的最优方案,以多维不确定性下的多学科稳健设计优化问题为例,通过分析考虑随机不确定性因素的均匀分布和正态分布并存分布状况,提出了一种新的以Legendre polynomials和Hermite polynomials多项式为基础的多维多项式混沌方法,并以海洋平台支持船为对象构建多维不确定性量化模型。通过对多维随机不确定性因素对船舶优化方案的影响分析完成了船舶多学科稳健设计优化研究,有效地减少和避免船舶设计优化方案失效的可能性。     

长江尹公洲航段船舶分流方案研究

<正>长江尹公洲航段地处长江和京杭大运河的交汇处,是全国最大的内河"十"字交汇水域,小型船舶流量居全国之最,船舶日流量高峰期近5000艘,日平均流量超过3000艘。该航段上接长江焦山水道人民沙,下接长江丹徒     

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.     

多学科设计优化方法在燃气轮机设计中的应用

提出了基于双循环方法的典型燃气轮机部件多学科可靠性优化设计方法,基于近似技术提升了优化效率,缩减了计算规模。以典型燃气轮机涡轮叶片为例实现了燃气轮机部件基于可靠性的多学科优化设计,与确定性优化设计结果比较,本方法可以显著提高燃气轮机部件设计可靠性。     

船舶系统可靠性指标分配的多目标优化方法

针对船舶系统可靠性设计问题,采用改进非支配排序遗传算法(NSGA Ⅱ)研究了可靠性指标分配中的多目标优化设计.根据Pareto最优解集形成决策矩阵,基于信息熵法得到属性权重,利用逼近理想解的排序方法(TOPSIS)进行多属性决策研究.对Pareto最优解给出排序.采用本文方法讨论了一个船舶系统可靠度的分配和预测算例,给出了可靠度和费用之间的拟合关系.数值算例表明,综合采用多目标优化和多属性决策技术,可以迅速、客观选择各部件的可靠度.这种综合方法还能用于可靠性研究的其他领域.