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高质量的船型优化要求船型样本数量尽可能多.寻求一种高效率、高质量的船体几何重构方法在船舶设计初期具有重要意义.将船型融合技术与参数化相结合,提出一种基于可视化编程环境的船体几何重构方法,实现计算机依据设计变量自动生成大量船型样本的目的.通过在可视化编程环境下对若干船型样本进行快速阻力预报,选出了阻力性能优于母型船的船型.并设计出一套基于遗传算法的型线光顺可视化程序,解决了融合过程中型线的光顺问题,加快了船舶设计初期船型优化的效率,验证了基于可视化编程环境的船型参数化融合方法应用于船型优化的可行性. 相似文献
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因舰载武器装备升级等因素对水面舰船水动力节能技术的需求逐步增大.以标准船模DTMB 5415为研究对象，设计完全参数化的船体几何重构方案，分别采用计算流体力学(CFD)与Holtrop法对样本船模进行阻力预报，构建基于BP神经网络的高、低精度近似模型.通过高精度模型对低精度模型进行修正，得到可替代CFD数值计算的变精度模型(VFM).该VFM可解决CFD硬件要求高、计算耗时长的缺点，且满足工程优化的精度要求.基于遗传算法在VFM上进行自动寻优迭代，得到球艏线性尺寸的全局最优解.通过CFD技术对优化后船模进行数值计算，所得阻力结果优于基准设计模型，表明基于VFM的优化思路适用于船型阻力优化. 相似文献
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