采用RBF神经网络的舰船尾部型线结构优化

发布时间：2021-10-06 23:30

　　在舰船的设计开发过程中,船型的选择非常重要。舰船的尾部型线结构是船型设计中比较容易忽视的问题,为了使舰船尾部型线结构达到最优,可以利用先进的RBF神经网络对尾部型线结构进行优化。基于此点,本文从RBF神经网络的原理、结构及优点分析入手,提出船型优化框架的构建思路,以RBF神经网络替代传统的CFD,并对RBF神经网络模型的建立及预报精度进行研究。结果表明,RBF神经网络模型的预报精度能够满足应用需要,它的优化时间要远远少于CFD。 

【文章来源】：舰船科学技术. 2020,42(14)北大核心

【文章页数】：3 页

【部分图文】：

RBF神经网络单输出拓扑结构示意图Fig.1SingleoutputtopologyofRBFneuralnetwork

对现有的设计变量进行转换，进而生成一个全新的船型，并对该船型进行评估，看是否与相关的约束条件相符；优化算法能够通过对目标函数的响应值进行判断，看是否达到准则的要求，不满足需要对设计变量进行重新取值，直到满足，最后则停止优化。2.2船体的曲面变换过程分析在本文的研究中，采用三角变换法实现船型的变换，以曲面参数值叠加的方法，可以在相对较短的时间内修改型线，在此基础上生成的新船型能够达到光顺性的要求。对某舰船的尾部型线进行修改，舰船的三维模型光顺性仿真分布曲线如图3所示。图3舰船的三维模型光顺性分布曲线Fig.3ThreedimensionalmodelofshipLppBwlCB舰船的主尺度如下：垂线间长度=69.1m，水线宽度=11.0m，吃水吨位T=3.9m，型深D=7.5m，方型系数=0.735。该舰船的尾部采用的是U型结构，在分析的过程中，对影响艉流较大的型线参数进行修改，通过叠加控制的方法完成曲面变换。选取B样条曲线上的多个点进行优化，如图4所示。图4船尾型线结构优化设计变量Fig.4Optimizationdesignvariablesofsternlinestructure由于船尾的布置需要考虑约束问题，因此，在样条中不以端点作为变量。从目前的研究情况来看，与舰船船尾局部特征参数有关的文献数量较少，加之相关资料的缺乏，导致具体的变化范围无法确定。所以可确保船体曲面光顺作为优化点，使船型取值保证在图2模型优化流程示意图Fig.2Schematicdiagramofmodeloptimizationprocess·8·舰船科学技术第42卷

舰船的尾部采用的是U型结构，在分析的过程中，对影响艉流较大的型线参数进行修改，通过叠加控制的方法完成曲面变换。选取B样条曲线上的多个点进行优化，如图4所示。图4船尾型线结构优化设计变量Fig.4Optimizationdesignvariablesofsternlinestructure由于船尾的布置需要考虑约束问题，因此，在样条中不以端点作为变量。从目前的研究情况来看，与舰船船尾局部特征参数有关的文献数量较少，加之相关资料的缺乏，导致具体的变化范围无法确定。所以可确保船体曲面光顺作为优化点，使船型取值保证在图2模型优化流程示意图Fig.2Schematicdiagramofmodeloptimizationprocess·8·舰船科学技术第42卷

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3420947