混合优化方法及三体船体布局与兴波干扰研究

混合优化方法及三体船体布局与兴波干扰研究

论文摘要

三体船作为一种高性能新船型越来越引起各国的关注,已经在军用和民用领域得到越来越广泛的应用。三体船的设计建造与单体船最大的不同在于,要考虑两个片体的影响,两个片体布局变化对三体船的稳性、快速性、耐波性能、操纵性能、以及结构性能等影响敏感。可见,片体变化对三体船性能的影响是综合性的,而且是相互矛盾的,对水动力性能有利的布局可能对结构性能影响是负面的,对水动力性能有利的可能会带来总体布局的不足等,因此,通过优良的优化方法,寻求具有优良水动力、结构和总体布局的优良性能的片体布局,进而获得具有优良优秀的三体船型是三体船设计建造的重要内容。很多学者对三体船的侧体布局优化进行了研究,研究表明,不同的方法均具有各自的优缺点,对三体船、甚至多体船型特点的船型哪种方法更实用,更具有可拓展性目前未见研究。本文首先在已有基于Noblesse细长体理论预报船舶兴波阻力方法的基础上,进行了计算方法的深入研究,在此基础上,分别研究了模拟退火算法、混沌算法与遗传算法,最后通过优势互补,将这几种方法相互结合,确定了混合优化方案,并利用适合的方案对三体船侧体布局进行优化。为了能够精确的计算三体船的兴波阻力,本文首先验证了对Noblesse细长体理论的修正方法,并通过计算得到了较好的结果。本文还将传统的简单遗传算法与模拟退火遗传算法以及混沌遗传算法的优化结果进行了对比,证明了后两者的优化结果更为优秀;并针对优化算法中的一些主要优化参数进行了研究,通过对不同优化方案反复计算、对比筛选出了最为适合本文所研究的问题的优化参数。本文将模拟退火遗传算法和混沌遗传算法的优化效果进行了对比,发现两者的优化结果基本一致,但是前者的收敛速度更快,因此本文选择了模拟退火遗传算法作为最终的优化方案。通过分析计算结果发现其中的迭代次数、种群规模以及初始温度等参数的变化会对优化结果造成较大的影响,而温度系数和变异概率等参数则是会对优化过程中的收敛速度产生较大的影响;此外在不同的傅汝德数区间中,优化参数的变化对兴波阻力系数的影响程度是不同的,当傅汝德数在0.5~0.6之间时优化结果会随着优化方案的变化而发生剧烈的变化。最后本文利用最佳的优化方案针对一艘wigley型三体船进行了优化,计算出了不同傅汝德数下三体船的最小兴波阻力以及与之相对应的侧体布局,此外,作者针对这一研究问题进行了更为细化的优化搜索,得到了更为完善的侧体布局分布情况。针对三体船侧体的最佳横向和纵向位置进行了分析。从最终的优化结果可以发现三体船侧体的纵向位置的变化对整个船体的兴波阻力影响更为明显,而在不同傅汝德数下侧体的纵向最佳位置的变化相对于横向最佳位置的变化也更为剧烈。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第1章 绪论
  • 1.1 本文的目的与意义
  • 1.1.1 三体船发展概况
  • 1.1.2 三体船减阻研究进展
  • 1.2 兴波阻力计算方法概述
  • 1.3 优化方法概述
  • 1.3.1 遗传算法简介
  • 1.3.2 模拟退火算法简介
  • 1.3.3 混沌算法简介
  • 1.3.4 模拟退火算法与遗传算法的结合
  • 1.3.5 混沌算法与遗传算法的结合
  • 1.4 三体船侧体布局优化研究进展
  • 1.5 本文工作简介
  • 第2章 三体船兴波阻力预报方法
  • 2.1 基本理论与方程
  • 2.2 三体船波幅函数表示式
  • 2.3 基元波波陡修正的三体船兴波阻力计算方法
  • 2.4 数值计算方法
  • 2.4.1 物面积分
  • 2.4.2 水线积分
  • 2.5 算例及结果分析
  • 2.6 本章小结
  • 第3章 模拟退火遗传算法及参数影响研究
  • 3.1 模拟退火算法与遗传算法优化的结合原理
  • 3.1.1 遗传算法优化流程
  • 3.1.2 模拟退火算法优化流程
  • 3.1.3 模拟退火算法与遗传算法的结合及算例分析
  • 3.2 模拟退火-遗传算法优化参数的选取
  • 3.3 本章小结
  • 第4章 混沌遗传算法及参数影响研究
  • 4.1 混沌算法与遗传算法的结合原理
  • 4.2 混沌遗传算法优化参数的选取
  • 4.3 两种混合优化方法的对比
  • 4.4 本章小结
  • 第5章 基于模拟退火遗传算法的三体船侧体布局优化研究
  • 5.1 三体船侧体布局优化
  • 5.2 关于三体船侧体布局优化的深入分析
  • 5.3 优化结果对比
  • 5.4 本章小结
  • 结论
  • 参考文献
  • 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果
  • 致谢
  • 相关论文文献

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    • [3].基于改进遗传算法的校园食堂外卖配送路径优化研究[J]. 辽宁工业大学学报(自然科学版) 2020(01)
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    • [7].基于遗传算法的海水淡化系统优化调度研究[J]. 绥化学院学报 2020(08)
    • [8].基于改进遗传算法的工程施工进度优化分析[J]. 住宅与房地产 2020(21)
    • [9].基于遗传算法物流配送最佳路径问题研究[J]. 河北建筑工程学院学报 2020(02)
    • [10].基于优化遗传算法的配电网故障定位技术[J]. 化工自动化及仪表 2020(05)
    • [11].两个轴辐式网络协同建设的多层编码遗传算法[J]. 西南交通大学学报 2020(05)
    • [12].基于遗传算法的旅游最优路径探究[J]. 电脑知识与技术 2018(34)
    • [13].浅谈遗传算法及其部分改进算法[J]. 科技风 2019(12)
    • [14].遗传算法在优化问题中的应用综述[J]. 山东工业技术 2019(12)
    • [15].一种改进遗传算法及验证[J]. 电脑编程技巧与维护 2019(06)
    • [16].现代农机数字化装配车间调度技术研究——基于云计算和遗传算法[J]. 农机化研究 2018(01)
    • [17].基于遗传算法的小麦收割机路径智能优化控制研究[J]. 农机化研究 2018(02)
    • [18].基于遗传算法的医院房间位置优化研究[J]. 电脑与信息技术 2018(01)
    • [19].基于遗传算法的汽油调和优化系统[J]. 工业控制计算机 2018(10)
    • [20].基于遗传算法进行结构优化的研究现状[J]. 河北建筑工程学院学报 2018(03)
    • [21].用于图像分割的双变异遗传算法[J]. 传感器与微系统 2017(02)
    • [22].基于改进遗传算法的新型水面无人艇性能综合优化分析[J]. 江苏科技大学学报(自然科学版) 2017(01)
    • [23].以混合式遗传算法核心的网络差异数据挖掘技术[J]. 中国新通信 2017(06)
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    • [25].基于改进遗传算法的列车节能操纵方案研究[J]. 机电一体化 2017(01)
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    • [29].改进遗传算法及其在泵站优化运行中的应用[J]. 南水北调与水利科技 2016(02)
    • [30].基于改进遗传算法的高校排课优化问题研究[J]. 电子科技 2016(05)

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