粒子群算法及其在船舶结构中的优化应用.pdf

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1、第45卷第3期船海工程Vo1．45No．32016年6月SHIP＆0CEANENGINEERINGJun．2016DOI：10．3963／j．issn．1671-7953．2016．03．014粒子群算法及其在船舶结构中的优化应用郭雷h，郭幼丹，余思骞，黄晓恒(1．集美大学a．轮机工程学院；b．机械与能源工程学院，福建厦门361021；2．中船黄埔文冲船舶有限公司，广州510715)摘要：以基于惯性权值改进的离散型粒子群算法为优化方法，使用中部单个舱段重量作为算法的适应度值，选用直接计算法计算各工况下所得板的中面应力和梁的轴向应力均需小于许用应力作为约束条件，对某按规范

2、设计的12000DWT油船中部舱段进行优化。结果表明，该方法使船中部舱段钢料使用量相对初始设计下降了9．26％，实现了减轻船体结构的目标。关键词：粒子群算法；直接计算法；结构优化；船体舱段中图分类号：U661．4文献标志码：A文章编号：1671-7953(2016)03-0059-04船舶结构的“轻量化”一直是船舶设计的重对自身的飞行位置置(t)和速度(t)作出动态要问题。同型的船舶较小的船体钢材用量可能使调整，速度和位置的更新公式为：船舶拥有更大的载重量。我国所设计同等船型船(t+1)=(t)+(t+1)(1)舶大多数空船重量都较日韩欧美等国偏重，这在(t+1)=wV

3、,k(t)+C1rand1(0，1)(p()一一定程度上说明我们在船舶轻量化方面明显存在X(t))+c2rand2(0，1)(P础(t)一X(t))(2)不足。本文选用一种具有群体智能的粒子群算式中：Ji}为迭代次数；为惯性权重；C、c均是学法¨，并结合船体结构强度的直接计算法对某习因子，但分别与粒子自身历史最优P(t)和种12000DWT油船进行中部舱段结构的优化。群历史最优P(t)有关，即向“自身”或“社会”学习的程度。每个粒子在寻优过程中会根据自身历1粒子群算法史最优值P(t)和种群的最优值P(t)来调整自1．I算法原理身速度和位置，最优值由适应度函数来判断。PS

4、O(particleswarmoptimization，PSO)算法将1．2算法流程种群中的个体被视为没有体积和质量的粒子。假标准PSO算法流程如下：①随机初始化设有m个粒子组成的种群，在面临d维问题时粒子的位置和速度；②计算每个粒子的适应值；③(即目标的搜索空间是d维的)，每个粒子(粒子对每个粒子，将其适应值与个体极值进行比较，如所处的位置即该问题的一个可能解)在空间中以果较优，则更新当前的个体极值，与全局极值进行一定的速度飞行，如粒子i(i=1，2，⋯，m)在第t比较，如果较优，则更新当前的全局极值；④根据次迭代时所在的位置和飞行速度表示为置(t)=式(1)、(2)

5、更新每个粒子的位置和速度；⑤如未(X。(t)，X：(t)，⋯，(t))和(t)=(1(t)，达到预先设定的停止准则(通常为最大迭代次数()，⋯，(t))。则在第t次飞行结束后，粒k⋯)，则返回步骤②，若达到则停止计算。子i会根据自身以及群体中其他粒子的飞行经验2PSO在船舶结构优化中的应用2．1设计变量收稿日期：2015—12—17在优化过程中，选取板材的板厚和骨材截面修回日期：2016—01—06基金项目：福建省自然科学基金项目(2014JO1200)；尺寸为设计变量。涉及优化的构件，纵向上为各福建省科技计划引导性项目(2016H0023)板材的板厚以及各纵向骨材尺寸

6、；横向构件主要第一作者简介：郭雷(199O一)，男，硕士生是肋板、横舱壁以及横向强框架。本船初始设计研究方向：船体结构设计纵骨主要为球扁钢，保持型材类型不变，通过自建E-mail：jmuguolei@163．eom球扁钢的型材库，按照截面面积按自然数顺序1、592第0136期正郭雷，等：粒子群算法及其在船舶结构中的优化应用船海工程第45卷表2PSO优化结果与初始值对比表mm变量结构位置初始值优化值变量结构位置初始值优化值l平板龙骨1413l3内舷板一21210外底板l2l2l4主甲板128舭部板1214置实肋板118外舷侧板1113。槽型横舱壁1210外舷顶板1210．

7、7槽型纵舱壁109瓦中桁材14l6-8横向强框架1412旁桁材1012Xl9船底纵骨HP280×11HP280×12X8内底板12l20舭部纵骨HP280×11HP280×11X9内底边板12121舷侧纵骨一1HP260×10HP260×11xl0平台板一112142舷侧纵骨一2HP220×11HP220×10Xl1内舷板一111123甲板纵骨HP260×11HP260×12Xl2平台板一21010合问题随机模拟粒子群算法[J]．电工技术学报，5结论2009(6)：129—137．采用粒子群算法对船舶结构进行优化，优化[2]王翠翠，朱大奇