基于Rankine源法的船体线型优化设计

在船舶初步设计阶段,为了快速、准确地获得阻力性能优良的船型方案,将势流兴波阻力理论Rankine源法、黏性理论和最优化技术有机结合,开发了适用于实船的线型优化设计程序.在优化计算过程中,将降低兴波阻力作为主要目标,将排水量限制作为基本约束条件,将反映船型变化的船型修改函数参数作为设计变量,采用非线性规划法中的SUMT(sequential unconstrained minimization technique)内点法进行最优化计算.通过对某高速水面舰船前半体不同区域的优化计算,获得的改良船型降阻效果明显,由此验证了该程序用于船型优化的有效性和可行性.     

基于Kriging代理模型的船舶水动力性能多目标快速协同优化

引入Kriging代理模型,对船舶兴波阻力、垂荡和纵摇运动幅值进行了多目标快速优化.优化过程中,以Rankine源非线性势流理论和三维频域面元法为基础,利用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)并结合船体曲面修改函数对船体型线进行多目标优化设计,将高精度Kriging代理模型引入到优化进程中以解决迭代造成的耗时难题.数值分析结果表明:该优化方法能够使船型最优,在设计吃水、服务航速下有效减少航行阻力并提高耐波性能,且Kriging代理模型方法可以大幅提高船型优化效率.最后,基于雷诺平均(RANS)方程的计算流体动力学(CFD)方法对模型尺度λ为31.599的最优船型的阻力结果进行了对比验证,以证明优化结果的可靠性.     

改进线性兴波阻力帐篷函数法及实船型线优化

针对线性兴波阻力帐篷函数法阻力计算及相应的船型优化方法不能反映实际船体对称面形状这一局限,提出一种定义在实际船体对称面上的船体曲面近似函数,将该船体曲面近似函数代入线性兴波阻力表达式,用该表达式与原帐篷函数法计算同一船型的兴波阻力系数,对比结果表明在多数速度区间内比后者更加接近试验结果.由此表达式建立以船体型值为变量的最小兴波阻力二次规划数学模型,此模型适用于任意给定的由曲线、折线围成的非矩形船体对称面区域,尤其适用于舰船前体及其球鼻首的优化.基于二次规划优化模型对仿DDG51船型进行一系列型线优化设计,在理论上获得了20%以上的兴波阻力减阻效果.     

基于Rankine 源法的兴波阻力数值计算研究

以边界元法为基础,以Rankine源函数作为基本解,编制了兴波阻力数值计算程序,分别计算了数学船型Wigley、S60船型和实船26000t成品油船的兴波阻力,并将所得的计算结果与船模阻力试验值及Michell积分法相比较,结果表明Rankine源法和试验值比较接近,本方法可靠实用.     

基于静水阻力和波浪增阻的全船线型优化

为了使船舶在波浪中航行具有更低的阻力,提出一种以静水阻力和波浪增阻为最小的多目标船型优化方法,其中静水阻力采用兴波阻力（Rankine源法）和黏性阻力（经验公式）之和来表达,波浪增阻采用丸尾孟公式来计算.以船型修改函数的参数为设计变量,在保证必要排水体积的条件下,采用非线性规划法建立船型优化模型.选择S60船型为母型进...     

基于径向基插值的曲面变形方法在船型多目标优化中的应用

在船体型线优化中,精确有效的船体曲面表达和变形技术在优化中起着重要的作用,文中研究基于径向基插值的曲面变形方法在船型多目标优化中的应用,采用基于径向基插值技术的船体曲面变形方法,以DTMB5415船型为研究对象,结合计算流体力学计算工具和多目标粒子群算法,以兴波阻力最小为优化目标,完成了不同弗劳德数(Fr)下的船舶阻力性能优化.在优化结果中选择3条典型船型进行分析:Fr为0.41时方案1较优,兴波阻力减小了18.83%;Fr为0.22时方案3较优,兴波阻力减小了49.66%;Fr为0.28时方案2为折中方案,兴波阻力减小了30.23%.优化结果表明,基于径向基插值技术的船体曲面变形方法可有效产生光顺的船体型线.     

船体线型最优化设计方法

为快速生成阻力性能优良船型,开发具有自主知识产权的船体线型优化设计程序,以总阻力为目标函数,以船型修改函数的参数为设计变量,在保证必要排水量条件下,建立基于非线性规划法的数学模型.选取某高速水面舰船为母型,分别对前半体的不同范围进行优化设计,获得改良船型的阻力性能和线型特点,并找出其中的变化规律,为新船型开发和船型优化提供理论基础和技术支持.     

船型优化方法及最小兴波阻力船型研究

本文采用线性兴波理论与波形分析相结合的方法对理论波幅函数进行修正,导出了可用于实船兴波阻力计算和船型改进的兴波阻力修正公式,并用该公式及SUMT法对高速船型进行了优化计算,得出了最小兴波阻力船型.计算和试验结果证明,本文提出的方法对船型改进是一种很有效的方法.     

基于开尔文源面元法的有限水深兴波阻力计算

应用线性船舶水动力学理论,将有限水深开尔文移动兴波源格林函数分解成Rankine源集合、局部扰动项和波函数项3部分,利用高斯拉盖尔及最速下降积分方法加快了局部扰动项的计算速度.采用面元法计算了有限水深船体表面的面源强度,并与无限水深结果进行对比,进一步求解出有限水深船舶的兴波阻力,与其他方法所得结果基本一致,在跨临界航速中有限水深兴波阻力明显大于无限水深的结果.     

三体船升沉和纵倾计算及其对兴波阻力的影响

基于三维Rankine源方法迭代计算三体船静水航行时的兴波阻力、升沉和纵倾.计算过程中采用NURBS曲面表达船体,根据迭代计算得到的升沉和纵倾确定船体平均浸湿表面,并用铺砌法对其进行全四边形网格划分,计算三体船及其中体的兴波阻力、升沉和纵倾.计算结果与试验结果比较表明,所提方法能够较准确地预报三体船静水航行升沉和纵倾,且考虑升沉和纵倾后,三体船兴波阻力数值计算精度有明显改进.     

基于缩减控制顶点数和自适应遗传算法的船体水线NURBS拟合

通过船体水线几何特点分析,研究用尽可能少的NURBS控制顶点对水线进行拟合.利用已有的水线型值数据、平边线边界点信息、首尾圆弧切点及其切线方向,对首尾自由段分别设置平边线起止点控制顶点、切矢控制顶点以及形状控制顶点,并以其权因子和相关坐标分量为设计变量,设置合适的约束条件,计算已知水线上半宽型值与所拟合的曲线上相应的半宽型值之间的误差,以最小化其中的最大相对误差为目标函数,建立优化模型,采用自适应遗传算法求解该优化问题.利用NURBS的特性,构造组合曲线,用单一NURBS函数构造任意一条由圆弧曲线、自由曲线和直线构成的水线.实船船体线型逼近和设计算例表明,应用该方法对水线进行拟合是可行的,并能满足工程设计要求,同时还可以减少船体水线NURBS表达的数据量.     

基于阻力性能船体型线精细优化的CFD方法

根据基于阻力性能的船体型线优化方法的不同，在船舶设计中可以归纳成5个相应水平的优化程序。总结了基于经验或统计公式的船体尺度优化（零水平优化），应用CFD方法分别对裸船体型线、局部船体型线和附体型线进行的精细优化（1，2，3水平优化），以及通过模型试验完成的船体型线的最终优化（4水平优化）的研究成果。所采用的CDF方法分别为用厚边界层近似与积分方法、厚边界层近似与差分法以及部分抛物线近似与差分法求解N－S方程。4水平则是通过包括流场测量信息的模型阻力试验进行最终的型线优化。     

单体高速船的推进功率计算

为单体高速船在初步设计、方案设计和技术设计阶段提供了基于船体主要参数，船体主尺度和船型系数，以及船体型线的推进功率的计算方法，从而为船舶设计及其型线优化提供了相关的数学模型，对一船型系列试验结果的考核计算表明，不同功率估算方法所计算值的平均值，具有工程预报精度，可用于船舶设计与线型优化。     

基于遗传粒子群混合的可重入生产调度优化

可重入生产调度优化问题是个NP难问题,针对可重入生产调度的特点,对该优化问题进行数学规划建模,并通过一些定义将模型映射为有向图,以便于智能搜索算法的应用.结合粒子群算法收敛速度快与遗传算法全局搜索能力强的特点,进行优势互补,并优化设计相关参数,构造了一种混合算法.运用混合算法对供应链优化调度问题模型进行求解,与标准遗传算法、粒子群算法的求解结果进行比较,结果表明混合算法有着更好的优化性能.     

基于模拟退火算法的船中剖面优化设计研究

将模拟退火算法技术应用于船中剖面优化设计，在图形环境中建立了船中剖面力学模型和优化模型，以船中剖面面积为目标函数，钢板厚度和型钢断面面积为设计变量，在强度和稳定性约束下进行优化，使优化后的船后剖面满足设计要求，算例结果表明结合模拟退火算法技术进行船中剖面优化是可行的，该法在初始设计阶段可用于船中剖面设计。     

一种求解非线性函数优化问题的混合遗传算法

结合单纯形法的混合遗传算法是将单纯形操作替代原来的交叉算子,并采用最优群体保留策略,算法可以很小的群体规模实现兼顾全局搜索和局部搜索的均衡搜索,大幅度提高搜索精度和效率,算法不需要梯度信息,不需进行编码操作,非常适合求解非线性函数优化问题。     

深基坑土钉支护的参数优化设计

为了降低土钉墙的工程造价并保证安全,建立了土钉墙参数优化设计模型,对土钉道数、土钉直径、土钉长度、土钉水平间距、土钉竖向间距和土钉倾角等参数进行优化设计·对于土钉墙参数这样复杂的优化设计问题,传统的方法很容易陷入局部最优解,而遗传算法(GA)是一种全局优化方法,但在迭代过程中经常出现未成熟收敛、振荡和迭代过程缓慢等缺点·为此提出进退搜索算法与遗传算法结合,并提出改进措施而构成改进混合遗传算法(IHGA)·工程实例的结果表明这种IHGA的优化设计结果不仅保证了深基坑的稳定性,而且使其工程材料成本大大降低·     

基于单纯形梯度的多起点全局优化算法

用已知样本点信息构造单纯形梯度及插值函数, 提出一种基于单纯形梯度的局部搜索算法. 该算法结合有效样本点集Ω的混合选取策略, 改进了多起点聚类全局优化算法. 结果表明, 新算法在效率和稳定性方面均有较大改进, 并可有效处理原算法针对“窄谷”类函数估值次数过高的问题.