清漂无人船船体轻量化研究

发布时间：2021-10-14 15:42

　　以清漂无人船质量最轻为设计目标,将船舶设计规范要求的板厚尺寸及最大等效应力、剪应力作为约束条件,通过灵敏度分析筛选确定设计变量。将设计变量进行正交试验,得到神经网络训练和测试样本。构建双隐含层的BP神经网络模型替代耗时的有限元模型,确定应力与设计变量之间的关系,并与不同隐含层的神经网络进行比较,得出双隐含层BP神经网络模型性能更好的结论,从而用其对清漂无人船进行轻量化优化。优化后的船体质量降低10.3%。优化后的船体经有限元分析,满足船舶设计规范要求,说明双隐含层BP神经网络模型在船舶结构设计优化上具有可行性。 

【文章来源】：湖北工业大学学报. 2020,35(02)

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
1 船体优化方案
    1.1 船体设计变量的选择
    1.2 约束条件
    1.3 船体优化目标函数
2 基于参数试验法的船体灵敏度分析
    2.1 原厚度尺寸船体有限元分析
    2.2 船体构件灵敏度分析
3 船体双隐含层BP神经网络的建立
    3.1 BP神经网络结构设计
    3.2 BP神经网络训练与检测
4 全船结构优化与分析
5 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]同跨距、不同起升重量门式起重机金属结构快速轻量化设计[J]. 张军,程文明,李银启.  机械设计与制造. 2019(S1)
[2]混合结构机械臂关节壳轻量化设计[J]. 尹海斌,杨峰,李军锋,曹建国.  机械设计与制造. 2019(S1)
[3]无人船的时代展望[J]. 张建林.  珠江水运. 2018(08)
[4]船舶结构优化设计技术研究进展[J]. 赵留平,詹大为,程远胜,刘均.  中国舰船研究. 2014(04)
[5]基于人工神经网络的船型设计与阻力预报[J]. 李楷,林焰,纪卓尚,于雁云.  武汉理工大学学报(交通科学与工程版). 2011(01)
[6]舰船舯剖面的优化设计[J]. 曾广武,张维衡,刘土光.  船舶工程. 1980(06)

硕士论文
[1]基于PSO-BP神经网络的船舶结构优化[D]. 史亚朋.大连海事大学 2015



本文编号：3436441