基于IPSO-BP神经网络的最小阻力船形优化设计

发布时间：2017-08-21 18:41

  本文关键词：基于IPSO-BP神经网络的最小阻力船形优化设计

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【摘要】：针对船形优化设计问题,为了克服主尺度与型线分开设计的不足,将主尺度与表征船体形状的参数联合组成设计空间来进行优化设计,同时以不同航速的船体阻力加权总和作为优化目标,引入IPSO-BP神经网络建立兴波阻力系数的近似预报模型,以主尺度和船形修改系数作为设计变量,以排水体积的变化量作为约束条件,分别利用遗传算法与模拟退火算法对Wigley船形进行了优化计算.计算结果证明了IPSO-BP方法建立兴波阻力系数近似模型的优良性能,得出的光顺合理的优化船形证明了该方法的可行性与合理性.
【作者单位】： 大连海事大学交通运输装备与海洋工程学院;北京四方继保自动化股份有限公司;
【关键词】： 船形优化 IPSO-BP神经网络 近似精度 优化算法
【基金】：中央高校基本科研业务费专项资金(3132016066,3132016215,3132016339,3132016358) 国家自然科学基金(51579022)资助
【分类号】：U662;TP183
【正文快照】： 2.北京四方继保自动化股份有限公司,北京100085)船形优化是关系到船舶综合性能的船舶总体设计中的核心环节,传统的船形优化主要针对阻力性能对船形进行多方案优选,再根据设计者的经验来指导船形修改,这样以经验为主导的设计缺乏科学系统的评价体系[1].近年来随着计算机技术的

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本文编号：714505