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基于改进BP-GA方法的FPSO舷侧结构耐撞性能优化设计
被引量:
2
1
作者
高明星
刘刚
+1 位作者
黄一
张延昌
《船舶工程》
CSCD
北大核心
2019年第1期28-33,共6页
基于遗传算法和ABAQUS参数化有限元仿真技术,对传统的BP-GA优化方法进行改进,并采用改进的BP-GA方法对浮式生产储油卸油装置(FPSO)舷侧结构的耐撞性能进行优化,以验证其可行性和准确性。结果表明,与传统的BP神经网络相比,经遗传算法优化...
基于遗传算法和ABAQUS参数化有限元仿真技术,对传统的BP-GA优化方法进行改进,并采用改进的BP-GA方法对浮式生产储油卸油装置(FPSO)舷侧结构的耐撞性能进行优化,以验证其可行性和准确性。结果表明,与传统的BP神经网络相比,经遗传算法优化的BP神经网络具有更高的预测精度和更强的泛化能力;改进的BP-GA优化方法可在结构减重的基础上进一步提高结构的耐撞性能,能较好地适用于复杂的FPSO舷侧结构耐撞性优化设计。采用的优化方法具有通用性,可为抗爆性能的优化设计提供参考。
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关键词
浮式生产储油卸油装置
耐撞性能
bp-ga方法
BP神经网络
遗传算法
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职称材料
题名
基于改进BP-GA方法的FPSO舷侧结构耐撞性能优化设计
被引量:
2
1
作者
高明星
刘刚
黄一
张延昌
机构
大连理工大学船舶工程学院
大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室
中国船舶及海洋工程设计研究院
出处
《船舶工程》
CSCD
北大核心
2019年第1期28-33,共6页
基金
2015年工信部海洋工程装备科研项目:FPSO失效数据库及风险评估系统研发
文摘
基于遗传算法和ABAQUS参数化有限元仿真技术,对传统的BP-GA优化方法进行改进,并采用改进的BP-GA方法对浮式生产储油卸油装置(FPSO)舷侧结构的耐撞性能进行优化,以验证其可行性和准确性。结果表明,与传统的BP神经网络相比,经遗传算法优化的BP神经网络具有更高的预测精度和更强的泛化能力;改进的BP-GA优化方法可在结构减重的基础上进一步提高结构的耐撞性能,能较好地适用于复杂的FPSO舷侧结构耐撞性优化设计。采用的优化方法具有通用性,可为抗爆性能的优化设计提供参考。
关键词
浮式生产储油卸油装置
耐撞性能
bp-ga方法
BP神经网络
遗传算法
Keywords
floating production storage and offloading (FPSO)
crashworthiness
bp-ga
method
BP neural network
genetic algorithm
分类号
U661.43 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于改进BP-GA方法的FPSO舷侧结构耐撞性能优化设计
高明星
刘刚
黄一
张延昌
《船舶工程》
CSCD
北大核心
2019
2
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