船舶水动力性能的多目标优化方法.pdf

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1、第36卷第6期2014年6月舰船科学技术SHIPSCIENCEANDTECHNOLOGYV01．36．No．6Jun．，2014船舶水动力性能的多目标优化方法胡腾飞1，王先洲1，刘平2，张志国1，冯大奎1(1．华中科技大学船舶与海洋工程学院，湖北武汉430074；2．中国人民解放军92537部队，北京100161)摘要：很多对船舶水动力性能的优化都是对单一性能进行研究，已经不适用于现代化的造船要求。本文对不同遗传算法和粒子群优化算法进行分析，探讨其在船舶水动力性能优化方面的作用，以DTMB5415为母型船进

2、行优化，改变不同算法的参数设置观察优化结果，最后通过分析Pareto解得到最适用于本次研究的优化算法及其参数设置。关键词：船舶水动力性能；多目标优化；遗传算法；粒子群优化算法中图分类号：U661．3文献标识码：A文章编号：1672—7649(2014)06—0014—06doi：10．3404／j．issn．1672—7649．2014．06．003Investigationofmulti-objectiveoptimizationonshiphydrodynamicperformanceHUTeng-fe

3、il，WANGXian-zhoul，LIUPin92，ZHANGZhi—gu01，FENGDa—kIlil(1．SchoolofNavalArchitectureandOceanEngineering，HuazhongUniversityofScienceandTechnology，Wuhan430074，China；2．No．92537UnitofPLA，Beijing100161，China)Abstract：Thereareseveralwaystooptimizetheshipresistance，

4、seakeepingortheshipmaneuverabilityinthelastdecades．However，mostmethodsjusttaketheonlyoneperformanceintoconsiderationandthisisnotsuitableforthemodernshipdesignandbuilding．Thepaperanalyzestheuseoffivemuhi—objectiveoptimizationalgorithmssuchasarchive—basedmic

5、rogeneticalgorithm(AMGA)，multi—islandgeneticalgorithm(MIGA)，neighborhoodcultivationgeneticalgorithm(NCGA)，non—dominatedsortinggeneticalgorithmH(NSGAH)andparticleswarmoptimization(PSO)inshiphydrodynamicperformance，thenfindingthebestmethodanditsparametersbas

6、edonDTMB5415．Keywords：shiphydrodynamicperformance；muhi—objectiveoptimization；GA；PSO0引言船舶作为一个复杂的综合系统，其所涉及的学科领域众多。就水动力性能而言，可以划分为耐波性、快速性、操纵性等领域，各性能自身作为独立学科存在，同时又与其他性能相互关联、相互制约着。之前针对某一船型的优化，往往都是集中在某一学科领域。1。2。。由于各性能要素对船型参数的要求往往相互矛盾，因此，针对某一性能的改善可能同时也牺牲了其他性能。随着对船

7、舶所承担的任务要求越来越高，单一作业性能已经不能满足未来发展需要，而多工况下对船舶的各个性能指标都提出了新的要求。为了解决上述问题，在船舶设计中引入了“多目标优化(Multi—objectiveOptimization)”的概念，其意义在于寻找一个或多个解，使得决策者能接受所有的目标值。李立君、崔连琼、李学斌等。1。。研究了多目标遗传算法，以及基于多目标遗传算法的船体方面和航空发动机的性能优化应用。操安喜。5。采用基于遗传算法的协同优化方法，收稿日期：2013—10—18；修回日期：2013—12—26基金

8、项目：国家自然科学基金资助项目(51009070)；国家863计划资助项目(2012AA091002)作者简介：胡腾飞(1989一)，男，硕士研究生，研究方向为船舶动力性能计算与优化。第6期胡腾飞，等：船舶水动力性能的多目标优化方法·15·对某深海载人潜水器耐压球壳进行多目标优化设计，验证其稳定性和可靠性。HyunyulKim。0。利用一种多目标遗传算法来满足多目标设计的速度，然后计算与阻力相关的目标方程，从而优