集装箱船舷侧骨架形式模糊综合评判的方法研究

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1、张金军，等：集装箱船舷侧骨架形式模糊综合评判的方法研究集装箱船舷侧骨架形式模糊综合评判的方法研究张金军，王林，尹群(江苏科技大学船舶与海洋工程学院，江苏镇江212003)(2)模糊综合评判考虑了选择设计结果时含有提要基于模糊数学的基本理论，引入船体强的中介过渡性质，能够给出一系列不同水平或要求度、工艺性以及经济性等因素作为评判参数，同时也对下的分析评判结果，为工程设计的决策和优选提供工艺性指标进行细化，按成对比较法确定各参数的权有利条件。重系数，构建满意度函数，引入专家评估法，实现在规(3)模糊综合评判具有哲理的方法论特点，初步范设计中对集装箱船

2、舷侧结构骨架形式的模糊综合评形成借助于精确化和定量化的途径解决工程领域模判，最终确定船体舷侧的骨架形式。糊性问题的一整套理论。关键词集装箱船舷侧结构模糊综合评判2．1建立因素集中图分类号TB115；U661文献标识码A因素集己，是有影响评判对象的各因素所组成的l前言集合，可表示为集装箱船货舱的舷侧一般采用双层壳板，作用U一{Ul，U2，⋯⋯U}在结构上的外力有舷边水压力，舱内货物的横向压其中U(i一1，2⋯⋯)是若干影响因素。力，总纵弯曲的作用力以及波浪冲击、碰撞等，所以2．2建立因素权重集舷侧必须与船底及甲板牢牢连接，以便相互支持，传一般来说，

3、各个因素在评判中具有的重要程度递作用力，保证结构的强度和刚性。在船体结构规不同。为了描述不同因素U的重要程度，采用因素范设计中，舷侧结构采用纵骨架式和横骨架式两种权数n来衡量。由各权数组成的因素权重集A是因骨架形式进行规范设计。横骨架式施工方便，成本素集U上的模糊子集，可表示为：低，只是结构重量较大；而纵骨架式可以提高全船的A一{A，A，⋯⋯A}纵向抗弯能力，增加船体的总纵强度，施工比较方其中口(i一1，2⋯⋯)是因素U对A的隶属便。很难综合判断哪种结构形式适合该船，因此有度，反映了各个因素在综合评判中所具有的重要程必要运用模糊综合评判理论对该船

4、进行评判分析度，通常应满足归一性和非负性条件："。然而选择骨架形式依然是个模糊的概念，模糊ai一1n≥0。综合评判方法可以比较系统准确地选择骨架i-二l2．3权数的确定形式。在模糊综合评判中，权重系数的确定十分重要，2模糊综合评判的数学理论]．[]它可以直接影响到综合评判的结果，其最简单的方法是根据专家意见给定。模糊综合评判涉及三个要素，即因素集、被择集和单因素评判；还可在单因素评判的基础上再进行确定因素权数的方法主要通过因素间直接成对多因素的模糊综合评判。模糊评判具有以下几个比较，进行赋值、排序。成对比较法又包括穷尽成对特点。比较法和排序成对比

5、较法两种。穷尽成对比较法将(1)模糊综合评判能够定量地处理影响分析设因素集中诸元素两两相比，在因素很多时，其比较工计问题的各种模糊因素，所建立的数学模型要比普作量很大，同时其比较结果比较简单，因此显得不尽通分析设计的数学模型更接近于客观实际，从而能合理。在此情况下提出了排序成对比较法，即将所够准确地评判出所选择的诸多设计方案哪种更为有因素按重要性大小自上而下排列，第i+1个因素合理。仅与前面的第个因素(假设其重要性为1)进行比较，得到作者简介：张金军(1983一)，男，硕士研究生。“汁1．2∈L0，1i一(1，2，⋯，)。造船技术2009年第l期

6、(总第287期)最后得到各因素的权数值为型深D6．1m吃水d3．8mai一_■一一iz：(L1l，’2么，⋯⋯)，’方形系数Cb0．827∑f一1肋距S0．6m其中“的取值如下，由于该船为江海直达集装箱船，在对舷侧进行“1—1；“2一“21；⋯；U一2．1ד3，2×⋯×，强度设计时，可以采用横骨架式或纵骨架式两种骨Ui．一1；“"U,2×H3．2×⋯×Un，1．,V一1。架形式。2．4建立备择集3．1建立因素集备择集又称为评价集，是由对评判对象可能作U一{【，，U：。。}出的评判结果所组成的集合，可表示为式中U——舷侧结构的安全性(主要从中横剖

7、面V={V1，V2，⋯⋯V}，的强度考虑)；其中元素，(一1，2⋯⋯”)是若干可能作出U：～—舷侧结构的工艺性；的评判结果。U。——舷侧结构的经济性(主要从舷侧结2．5模糊综合评判构使用的钢料考虑)。因素L，与备择集V之间的关系可用如下的评其中U(工艺性)由切割长度、加工条件、装配判矩阵来表示条件和构件数目等四个子因素定，即l尺，U2一{【，2l，U22，U23，U24}R2R式中U——切割长度；；。：——加工条件；RU。。——装配条件；其中元素r，一一(“，，)0≤r≤1，表U——构件数目。示对评判对象在考虑因素“时作出评判结果u，的3．2建立

8、因素权重集卜[]程度，因此相应的评判集为第一层次的因素权重集，见表1，R一(r1，r2，⋯，r)，A一(0．395，0．336，0．26