潜艇操纵性多目标优化及灵敏度分析.pdf

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1、第15卷第7期2011年7月船舶力学JournalofShipMechanicsV01．15No．7Jul．20ll文章编号：1007-7294(2011)07-0739-08潜艇操纵性多目标优化及灵敏度分析钱家昌1，刘卉2(1武汉第二船舶设计研究所。武汉430064；2中国舰船研究院。北京100192)摘要：以潜艇操纵面的几何尺度和纵向位置为设计变量，估算归一化后的无因次水动力系数，建立潜艇操纵性指标预报数学模型。基于iSIGIiT优化平台，采取NCGA遗传算法开展潜艇操纵性指标的多目标优化设计，给出改进的优选方案，并进行

2、灵敏度分析。评估操纵面参数对操纵性指标的影响。关键词：潜艇；操纵性；多目标优化；灵敏度中图分类号：U662．3文献标识码：AMulti-objectiveoptimizationandsensitivityresearch●●■●·⋯·0ISUDmarlnemaneuveraDility叫ⅣJia-chan91，LIUHui2(1Wuhan2ndShip脚andResearchInstitute,Wuhan430064．China；2ChinaShipResearchandDevelopmentAcademy，Beijing

3、100192，China)Abstract：Thedimensionsandthelongitudinalcoordinatesofthecontrolsurfacesaleselectedasthedesignvariables，theunitarydimensionalhydrodynamiccoefficientsarecalculatedandthesubmarinemaneuverabifitypredictionmodelisestablished．BasedontheiSIGHToptimizationplat

4、form，theMulti—objectiveoptimizationandSensitivityanalysisofthesubmarinemaneuverabilityobjectsarecarriedout．theoptimizedresults撇giv-enandtheinfluencetothemaneuverabilitybythecontrolsurfaces’parametersisevaluated．Keywords：submarine；maneuverability；multi-objectiveopti

5、mization；sensitivity1引言潜艇操纵性能设计是一个典型的多目标优化问题，涉及到潜艇主尺度，潜艇附体(包括有围壳、围壳舵、艉水平翼和艉垂直翼等)的尺度和相对位置等多个设计变量，在满足工程设计约束的同时，追求潜艇操纵性能更优。多目标遗传算法(MOGAs)是一种常用的多目标优化算法。适合求解带有多参数、多变量、多目标优化问题，具有全局性优化的特点，是近年来迅速发展的一种算法，如向量评估遗传算法(VectorE-valuatedGeneticAlgorithm，VEGAlll)、非支配排序遗传算法(Non—domi

6、natedSortingGeneticAlgorithm，NSGAta、NSGA—IIpl)、强度Pareto进化算法(StrengthParetoEvolutionaryAlgorithm，SPEAt4]、SPEA2tsj)、相邻繁殖遗传算法(Neighborhoodcultivationgeneticalgorithm，NCGAt同)等。VEGAtn对目标函数处理比较简单，找到的解大多属于Pareto前沿的始末端处，产生不了前沿上均匀分布的解结果，并且当搜索空收稿日期：2011_03—25基金项目：XXXX预研基金项目(

7、9140A14030309CIM902)作者简介：钱家昌(1983-)。男。武汉第二船舶设计研究所工程师。740船舶力学第15卷第7期间非凸时无法求得Pareto解；NSGA、NSGA—II利用非支配排序机制，可以很好地搜索非劣解区域，其搜索性能与共享参数的选择密切相关，该方法应用于许多研究领域，比如：UAV的概念设计嘲、结构拓扑优化嘲、潜艇耐压柱壳优化设计ilo}等；NCGA算法在SPEA2算法的基础上对种群中个体的交叉操作新增了“相邻繁殖”(NeighborhoodCultivation)机制，在处理多峰和多设计参数问题

8、时比NSGAII和SPEA2更有优势，能够加速收敛进程，具有寻优效率高，可行解分布范围广、过渡光滑等特点。该方法应用于超燃冲压发动机部件优化flI】、火炮结构设计和分析l珏13l和水轮机叶栅设计1141等诸多方面。在船舶工程领域，遗传算法(GeneticAlgorithm，GA)得到了越来