一种有效近似建模方法及船舶耐波性代理模型构建

船舶耐波性能预报计算过程复杂,会受到诸多设计变量的影响;且采用高精度商业软件如CFD预报船舶性能的计算代价非常高。文章采用拉丁超立方方法进行了设计空间抽样。定义了一个新的综合衡准指标来表达船舶耐波性能,即短期和长期作用下船舶非工作时间百分数。考虑了船舶耐波性能中的五个运动方向：横摇、纵摇、转艏、横荡和升沉。为提高船舶耐波性能计算效率,一种有效的近似建模方法—单参数Lagrangian 支持向量回归算法被用于训练并构建代理模型以预报船舶耐波性能,且该算法是由作者在过去的研究工作中首次提出。以海洋平台支援船（OSV）为例,采用SPL-SVR算法预报船舶耐波性能,并与基于NAPA计算仿真结果、人工神经网络和经典支持向量回归算法进行对比。该文考虑OSV的两种速度,建立了海洋平台支援船短期作用下非工作时间百分数的耐波性能响应面模型,结果显示采用SPL-SVR算法建立的船舶耐波性能响应面模型比较适合船型初步设计的工程实际应用,并具有较高的计算效率。