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通过构建径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络近似模型,分别采用自适应模拟退火算法(Adaptive Simulated Annealing,ASA)、多岛遗传算法(Multi-Island Genetic Algorithm,MIGA)、粒子群法(Particle Swarm Optimization,PSO)3种优化算法,以重量最轻为目标,对油船整体舱段进行基于CCS规范的优化设计;之后利用Abaqus非线性有限元法计算了轻量化舱段的极限强度,并通过建立极限状态方程,进一步研究优化算法对船体极限强度可靠性的影响;最后,为直观、量化地反映船舶的风险变化程度,通过提出失效概率折减率μ,发现PSO-RBF算法下减重单位舱段重量,船体梁失效概率增加最少。 相似文献
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