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船体结构静动态协同优化设计(英文) 总被引:4,自引:0,他引:4
论文集成静态、模态和动力响应分析,建立了船体结构静、动态协同优化模型.在系统级优化模型中,以单学科最优解和多学科最优解之间的差异最小化为目标.该目标函数不仅消除了多个目标之间的量纲和数量级差异的影响,而且扩展了协同优化算法的应用范围,由原来的单目标优化扩展到了多目标优化.并与子系统级优化模型构成二级协同优化算法架构.采用多岛遗传算法进行优化求解.对集装箱船艉主甲板进行了静、动态优化设计,分析表明本文所采用的优化算法能应用于工程实际. 相似文献
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运用有限元程序MSC.Dytran数值计算水下爆炸载荷作用下连续玄武岩纤维复合材料船体舱段结构的响应,采用层合板模型模拟纤维复合材料,选取一般耦合算法计算流体与结构的耦合效应,并将计算结果与E玻璃纤维复合材料船体仿真结果进行比较,分析2种材料船体结构压力时历曲线、破坏起始位置及破坏形式,得出结论:玄武岩纤维复合材料和E玻璃纤维复合材料船体底板在爆炸载荷的作用下起始破坏形式不同,玄武岩纤维的压缩强度和拉伸强度之比较高,在实际设计制造中更有优势。在船舶建造中可以使用连续玄武岩纤维复合材料替代玻璃纤维复合材料。 相似文献
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基于iSIGHT的环肋圆柱壳动力学优化设计 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍iSIGHT多学科优化设计软件的一些基本功能。以环肋圆柱壳结构优化为例建立了结构优化模型。在iSIGHT平台上对集成Patran/Nastran软件进行了环肋圆柱壳的结构优化,优化内容包括了结构模态频率的优化和频率响应时的节点加速度的优化。 相似文献
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裂纹是船舶结构中最常见的损伤形式之一。由于船舶结构十分复杂而且密闭空间多,传统的依靠人力的裂纹损伤检测方法耗时长、主观依赖性强,难以满足智能船舶的需求。本文提出了一个基于加速度和卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)的船体板裂纹损伤实时在线无损检测方法,该方法能够自动地学习裂纹损伤特征。通过基于Python语言的Abaqus二次开发技术建立简支板损伤模型并计算其动力学响应。采集板的加速度数据用于训练CNN模型,利用数据裁剪技术对数据集进行扩充,讨论了不同CNN结构形式对船体板裂纹损伤检测的影响。与基于小波包变换的多层感知机神经网络相比,提出的CNN方法能够更好地提取裂纹位置和长度损伤特征,同时对噪声的敏感程度较低。 相似文献
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基于Isight的3 100 TEU集装箱船中剖面优化设计 总被引:1,自引:1,他引:0
介绍Isight优化设计软件的基本功能及其在解决复杂工程结构优化设计方面的优越性,依据CCS规范,建立3100箱集装箱船中剖面优化设计的数学模型,在Isight环境下,成功地对其进行了优化设计。 相似文献
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针对舰船结构设计特点,设计出应用于舰船设计的分布式多学科协同优化软件系统。介绍软件的设计原则、设计要求、网络结构、数据共享、系统架构及其模块功能、工作机制、优化算法和流程。系统以多目标协同优化算法为核心,采用主从型任务管理模式,各学科并行计算分析,相互协同,共同完成设计任务。 相似文献