散货船中剖面结构的模糊神经网络评估系统

本文对于船舶结构评估这一类结构非分析问题，应用模糊集合与神经网络相结合的方法，建立了模糊神经网络评估系统。以1～4万吨级散货船的中剖面结构为例，选取7个评估指标，将其满意度作为特征值输入该系统进行评估，效果良好。

基于蚁群算法的大型油船中剖面结构优化设计

采用蚁群算法对大型油船中剖面结构进行了优化设计,选取了纵骨型号等18个设计变量,建立了以单位长度中剖面构件重量最轻的目标函数,根据DNV(挪威规范)提取了总纵强度等29个约束条件,从而建立了大型油船中剖面结构优化模型。改进的蚁群算法对该模型进行优化计算,该船的中剖面纵向结构单位长度的重量减轻3.35%,结果表明蚁群算法是行之有效的。

大型油船中剖面结构优化设计的遗传算法

采用遗传算法对大型油船中剖面结构进行了基于DNV规范的优化。以舱段单位长度重量最轻为目标函数,选取了20个设计变量,从DNV规范中提取了32个关于总强度、稳定性等要求作为约束条件,并设计了相应的遗传算法数学模型。算例结果表明单位舱段长度的重量减轻了5.2%,表明该遗传算法在大型油船中剖面的结构优化方面是行之有效的。

基于相对差商法的大型油船中剖面结构优化

基于DNV规范对大型油船中剖面结构进行了优化设计。针对采用DNV规范进行油船结构设计的特点,确定了作为设计变量的构件尺寸与相邻同类构件尺寸之间的关系,进而建立了较为精细的优化模型,以增强优化效果和实用性。优化方法采用相对差商法,并作了若干改进。算例显示优化后纵向构件总重量减轻了5.54%,表明所建的优化模型和改进的相对差商法在大型油船结构优化方面具有良好的有效性。

150000DWT油船中剖面结构优化

文章针对150000DWT苏伊士原油船,按专家经验和结构优化相结合的原则,用ANSYS软件进行实体建模、划分网格,然后查取DNV规范的有关章节,提取公式,最后得出两种典型、危险工况下的载荷分布情况,将载荷加在实体模型上,用ANSYS软件特有的优化选项进行优化,迅速获得较优而实用的中剖面结构。

复杂约束条件下大型油船中剖面结构优化

基于HCSR(散货船、油船协调共同规范)规范描述性要求,同时考虑实际船用钢及型材的规格,以一艘载重量为1.1×105 t的油船为例,研究复杂约束条件下的大型油船中剖面结构优化方法.通过Excel编译目标函数、设计变量与约束条件间的关系,对优化模型进行参数化处理,并通过多学科优化分析软件Isight集成Excel映射数据,分别采取多岛遗传算法、粒子群算法及模拟退火算法,研究不同优化算法对优化结果的影响.结果显示:在复杂约束条件下,算例船中剖面面积分别减小了0.93%,1.02%及1.35%,与基于简单约束的优化结果相比,该方法更加准确有效;模拟退火算法的优化效率更高,结果更优.

复杂约束对船舶结构优化结果的影响

结合国际海事组织(IMO)对建设和发展绿色船舶的要求,以及业内对船舶节能减排问题的普遍关注,基于《油船与散货船协调共同结构规范》(HCSR)描述性要求,对一艘载重量为1.1×10^(5) t的油船的中剖面结构进行优化设计。以多学科优化软件Isight为优化平台,以多岛遗传算法为优化算法,对比分析简单和复杂2种约束条件下的优化结果。研究结果显示,仅采用简单约束的优化方案、采用简单约束和屈曲强度约束的优化方案,以及采用简单约束、屈曲强度约束和疲劳强度约束的优化方案,分别能使中剖面面积减小5.72%、5.03%和4.81%。研究结果表明:疲劳强度约束对优化结果的影响较小,必要时可将其忽略;屈曲强度约束对优化结果的影响较大,不可忽略。

基于遗传粒子群算法的长江水系货多用途船结构优化

针对船舶复杂结构优化问题,结合智能优化算法在解决复杂工程结构优化设计的优势,将遗传粒子群算法应用于船舶结构优化设计中。根据中国船级社规范,建立长江水系货多用途船中剖面结构尺寸优化的数学模型,然后采用MATLAB软件对遗传粒子群算法进行编程,实现遗传粒子群算法对多用途船中部舱段结构的优化,并与遗传算法的计算结果进行对比。结果表明,遗传粒子群算法使货舱段中剖面面积相对于初始值下降了7.3%,且优化性能优于标准遗传算法。

科技期刊文摘

150000 DWT油船中剖面结构优化《船舶》2000年第1期P13～17、20；变风量空调系统技术在船舶空调领域应用的可行性分析《船舶》