基于PSO-BP神经网络的船舶结构优化

发布时间：2020-10-01 05:37

　　 随着经济全球化进程加快,原油需求量不断增加,作为原油运输主要载体的油船受到广泛关注。针对油船结构进行结构优化,减少船体钢材的使用,降低建造成本,提高油船产品的竞争力具有十分重要的工程意义。目前船舶结构优化领域,利用基于BP神经网络等快速运行模型,作为有限元模型的替代模型参与到结构优化过程中,在满足精度的前提下能够有效降低有限元分析次数。针对BP神经网络模型自身存在的一些缺陷,本文采用粒子群算法对BP神经网络模型进行优化改进,并将基于粒子群优化的BP神经网络模型用于船舶结构优化中,验证了模型的可行性。本文的主要研究内容如下：(1)介绍了船舶结构优化理论与方法,并对各种优化方法进行了比较与分析,总结出各种优化方法的特点与局限性；(2)根据规范建立了船舶结构有限元模型,利用灵敏度方法与正交试验获取了训练样本与检测样本;(3)对BP神经网络以及粒子群算法的基本原理进行研究,完成了粒子群算法对BP神经网络初始权值与阈值优化的编程工作。通过训练样本分别对BP神经网络和基于粒子群算法优化的神经网络进行训练,利用检测样本对两种模型的泛化能力进行检测。(4)利用PSO-BP神经网络模型对油船舱段进行了优化,并对优化后的结果进行了验证。通过对结果进行分析,PSO-BP神经网络是一种有效的船舶结构优化代理模型,能有效解决BP神经网络模型易陷入局部极值等问题。
【学位单位】：大连海事大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2015
【中图分类】：U662
【部分图文】：

立的船体中部区域舱段模型中，由船图中标注强度钢，屈服应力为３１５Ｎ／ｍｍ２，其对应的材ｒａｎ软件使用封闭的单位制，因此，为防止单位有限元模型的材料参数为：逡逑２．１Ｘｌ0５Ｎ／ｍｍ２逡逑．３逡逑７．８５Ｘ１０－９ｔ／ｍｍ２逡逑：ＷｌＯｍｍ／ｓ２逡逑范与后续实际计算的需要，本文建立了如下的了分组，方便后续计算的使用与分析。逡逑

图２．２横剖面模型图逡逑Ｆｉｇ２．２邋Ｃｒｏｓｓ邋ｓｅｃｔｉｏｎ邋ｍｏｄｅｌ邋ｃｈａｒｔ逡逑图２．３内部结构模型图逡逑ＦｉｇＺ３邋Ｉｎｔｅｒｎａｌ邋Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ邋ｍｏｄｅｌ邋ｃｈａｒｔ逡逑２．３载荷计算逡逑船舶在新行过程中，受到的载荷情况复杂，除了要承受浮力、货物载荷Ｗ逡逑及相应的惯性载荷Ｗ外，还要承受来自波浪的波浪载荷。舱段受到的主要载荷逡逑包括：货物载荷、狼外水压力、船舶自重及端面弯矩等。逡逑（１）货物压力计算逡逑液舱货物产生的压力通过下式确定：逡逑１１逡逑

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【参考文献】

相关期刊论文 前8条

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相关硕士学位论文 前1条

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本文编号：2831464