基于遗传算法的油轮中剖面横构件优化设计

油轮中剖面横构件优化设计的设计变量为连续和离散的混合变量,文中引入的遗传算法能很好地解决连续和离散混合设计变量的优化问题.与其他优化方法相比,遗传算法(GA)的突出优点是能求得全局最优解.此外,GA不依赖于初始解,所以大大减少了选取一个合适的初始解的工作量.用经过改进的遗传算法来优化3艘油轮的中剖面横构件,在强度满足的条件下,重量分别减轻了1%～2%,取得了令人满意的结果,说明遗传算法用于结构优化设计是可行且高效的.

大型油船横向结构优化设计

大型油船较之一般油船的横向结构受力大,在整个舱段优化设计中必须考虑横向结构的优化问题。将横向结构简化成T型材,从DNV(挪威规范)中提取相应的约束条件,以单个横向结构重量最轻为目标函数建立数学模型,采用变尺度混沌算法对其进行优化设计。

双底双壳油轮中横剖面结构优化设计专家系统

本文利用船舶中横剖面设计专家系统外壳[1]，结合专家经验、领域第一原理以及基于数据离散的优化方法，在补充了具体专业知识以后获得了双底双壳油轮中横剖面结构设计专家系统。该系统能够模仿专家的设计过程进行设计，这对于保存和利用专家知识、优化设计结果都有直接意义。