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船舶总布置智能优化设计方法 版权信息
- ISBN：9787030725547
- 条形码：9787030725547 ; 978-7-03-072554-7
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
船舶总布置智能优化设计方法 内容简介
本书重点介绍船舶总布置智能优化设计方法，主要内容包括船舶布置优化设计研究现状、智能优化求解技术发展概述、船舶拓扑布置优化设计建模方法、船舶几何布置优化设计建模方法、基于膜计算理论的智能扩散求解算法、船舶总布置优化问题的智能协同求解技术，以及船舶总布置智能优化设计案例。
船舶总布置智能优化设计方法 目录
目录
第1章 绪论 1
1.1 船舶总布置设计特点和优化问题 3
1.1.1 船舶总布置设计特点 3
1.1.2 船舶总布置优化问题 5
1.2 船舶布置优化设计国内外发展概述及研究进展 7
1.2.1 发展概述 7
1.2.2 研究进展 10
1.3 船舶布置优化设计方法概述 17
1.3.1 现有布置优化设计方法的特点 17
1.3.2 船舶布置优化设计的核心技术 19
1.3.3 基于智能优化算法自动创建船舶布置方案的优势 19
1.4 智能优化技术研究进展 20
1.4.1 智能优化算法研究进展 21
1.4.2 膜计算研究进展 23
第2章 船舶拓扑布置优化设计建模 27
2.1 基于网络表征的船舶拓扑布置 29
2.1.1 船舶拓扑布置网络的定义 29
2.1.2 船舶拓扑布置网络的特性 36
2.2 船舶布置对象之间相互影响关系辨识 41
2.2.1 船舶布置对象间相互影响关系分类 41
2.2.2 船舶布置对象的功能属性 42
2.2.3 基于功能属性的相互影响关系辨识方法 43
2.2.4 船舶布置对象影响关系矩阵 44
2.2.5 计算实例：Atlantis号科考船布置对象间相互影响关系辨识 45
2.3 船舶拓扑布置评估 49
2.3.1 区域节点与对象节点的匹配性 50
2.3.2 对象节点间的相互影响程度 50
2.3.3 网络的流通便捷性 54
2.4 船舶拓扑布置优化问题数学模型 54
2.4.1 设计变量 55
2.4.2 目标函数 55
2.4.3 约束函数 56
2.4.4 标准数学模型 56
2.5 本章小结 56
第3章 船舶几何布置优化设计建模 59
3.1 船舶几何布置的参数化 61
3.1.1 船舶布置空间 61
3.1.2 船舶布置对象 64
3.2 船舶几何布置设计约束 68
3.2.1 设计约束分类 68
3.2.2 基础约束 68
3.2.3 法规约束 71
3.2.4 经验约束 73
3.3 船舶几何布置评估 75
3.3.1 评价指标体系 75
3.3.2 评价指标计算 76
3.3.3 基于模糊集合论的评价指标标准化 78
3.4 船舶几何布置优化问题数学模型 81
3.4.1 设计变量 81
3.4.2 目标函数 82
3.4.3 约束函数 83
3.4.4 标准数学模型 83
3.5 本章小结 83
第4章 基于膜计算理论的智能扩散求解算法 85
4.1 P系统的基本概念和计算原理 87
4.1.1 基本概念 87
4.1.2 计算原理 88
4.2 DAPS的基本结构及数学模型 89
4.2.1 DAPS的灵感来源 89
4.2.2 DAPS中的混合膜结构P系统 91
4.2.3 DAPS中的随机搜索算子 100
4.3 DAPS的算法测试试验及性能分析 107
4.3.1 单峰函数测试试验 108
4.3.2 多峰函数测试试验 113
4.3.3 不同维度基准函数测试试验 114
4.3.4 复合函数测试试验 118
4.4 本章小结 121
第5章 船舶总布置优化问题的智能协同求解 123
5.1 基于DAPS的约束优化问题求解 125
5.1.1 智能优化算法中的约束处理 125
5.1.2 集成多种约束处理方法的DAPS 129
5.1.3 算法测试试验及性能分析 134
5.2 船舶拓扑-几何布置映射关系 139
5.2.1 船舶拓扑-几何布置映射关系的定义 139
5.2.2 船舶几何布置g在映射f下的像 139
5.2.3 船舶拓扑布置t关于映射f的原像 141
5.3 基于智能优化算法的协同求解流程 143
5.3.1 计算流程 143
5.3.2 求解流程的基本特点 145
5.4 本章小结 146
第6章 船舶总布置智能优化设计案例 149
6.1 Atlantis号科考船 151
6.1.1 Atlantis号科考船简介 151
6.1.2 优化设计输入 152
6.1.3 优化目标及约束 159
6.1.4 优化设计结果 160
6.1.5 分析讨论 161
6.2 150客长江豪华旅游船 170
6.2.1 150客长江豪华旅游船简介 170
6.2.2 优化设计输入 171
6.2.3 优化设计结果 179
6.2.4 分析讨论 182
6.3 本章小结 184
参考文献 185
第1章 绪论 1
1.1 船舶总布置设计特点和优化问题 3
1.1.1 船舶总布置设计特点 3
1.1.2 船舶总布置优化问题 5
1.2 船舶布置优化设计国内外发展概述及研究进展 7
1.2.1 发展概述 7
1.2.2 研究进展 10
1.3 船舶布置优化设计方法概述 17
1.3.1 现有布置优化设计方法的特点 17
1.3.2 船舶布置优化设计的核心技术 19
1.3.3 基于智能优化算法自动创建船舶布置方案的优势 19
1.4 智能优化技术研究进展 20
1.4.1 智能优化算法研究进展 21
1.4.2 膜计算研究进展 23
第2章 船舶拓扑布置优化设计建模 27
2.1 基于网络表征的船舶拓扑布置 29
2.1.1 船舶拓扑布置网络的定义 29
2.1.2 船舶拓扑布置网络的特性 36
2.2 船舶布置对象之间相互影响关系辨识 41
2.2.1 船舶布置对象间相互影响关系分类 41
2.2.2 船舶布置对象的功能属性 42
2.2.3 基于功能属性的相互影响关系辨识方法 43
2.2.4 船舶布置对象影响关系矩阵 44
2.2.5 计算实例：Atlantis号科考船布置对象间相互影响关系辨识 45
2.3 船舶拓扑布置评估 49
2.3.1 区域节点与对象节点的匹配性 50
2.3.2 对象节点间的相互影响程度 50
2.3.3 网络的流通便捷性 54
2.4 船舶拓扑布置优化问题数学模型 54
2.4.1 设计变量 55
2.4.2 目标函数 55
2.4.3 约束函数 56
2.4.4 标准数学模型 56
2.5 本章小结 56
第3章 船舶几何布置优化设计建模 59
3.1 船舶几何布置的参数化 61
3.1.1 船舶布置空间 61
3.1.2 船舶布置对象 64
3.2 船舶几何布置设计约束 68
3.2.1 设计约束分类 68
3.2.2 基础约束 68
3.2.3 法规约束 71
3.2.4 经验约束 73
3.3 船舶几何布置评估 75
3.3.1 评价指标体系 75
3.3.2 评价指标计算 76
3.3.3 基于模糊集合论的评价指标标准化 78
3.4 船舶几何布置优化问题数学模型 81
3.4.1 设计变量 81
3.4.2 目标函数 82
3.4.3 约束函数 83
3.4.4 标准数学模型 83
3.5 本章小结 83
第4章 基于膜计算理论的智能扩散求解算法 85
4.1 P系统的基本概念和计算原理 87
4.1.1 基本概念 87
4.1.2 计算原理 88
4.2 DAPS的基本结构及数学模型 89
4.2.1 DAPS的灵感来源 89
4.2.2 DAPS中的混合膜结构P系统 91
4.2.3 DAPS中的随机搜索算子 100
4.3 DAPS的算法测试试验及性能分析 107
4.3.1 单峰函数测试试验 108
4.3.2 多峰函数测试试验 113
4.3.3 不同维度基准函数测试试验 114
4.3.4 复合函数测试试验 118
4.4 本章小结 121
第5章 船舶总布置优化问题的智能协同求解 123
5.1 基于DAPS的约束优化问题求解 125
5.1.1 智能优化算法中的约束处理 125
5.1.2 集成多种约束处理方法的DAPS 129
5.1.3 算法测试试验及性能分析 134
5.2 船舶拓扑-几何布置映射关系 139
5.2.1 船舶拓扑-几何布置映射关系的定义 139
5.2.2 船舶几何布置g在映射f下的像 139
5.2.3 船舶拓扑布置t关于映射f的原像 141
5.3 基于智能优化算法的协同求解流程 143
5.3.1 计算流程 143
5.3.2 求解流程的基本特点 145
5.4 本章小结 146
第6章 船舶总布置智能优化设计案例 149
6.1 Atlantis号科考船 151
6.1.1 Atlantis号科考船简介 151
6.1.2 优化设计输入 152
6.1.3 优化目标及约束 159
6.1.4 优化设计结果 160
6.1.5 分析讨论 161
6.2 150客长江豪华旅游船 170
6.2.1 150客长江豪华旅游船简介 170
6.2.2 优化设计输入 171
6.2.3 优化设计结果 179
6.2.4 分析讨论 182
6.3 本章小结 184
参考文献 185
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船舶总布置智能优化设计方法 节选
绪论 船舶总布置优化设计是在保证船舶航行安全和营运要求的前提下寻找合理船舶布局方案的过程，需要对所设计船舶有全面的了解和考虑。船舶总布置设计通常是由项目总设计师亲自负责的一项设计工作。船舶总布置优化设计研究对船舶型线、结构等多种优化设计技术的融合统一具有重要意义，是现代船舶智能设计方法中亟待突破的核心问题。 本章介绍船舶总布置优化设计的过程、优化设计方法的发展与应用情况；论述智能优化算法和膜技术是求解工程问题的主流趋势；分析船舶总布置优化设计过程与特点，并对船舶总布置优化核心研究内容进行归纳；通过研究国内外在船舶布置优化设计方面的发展情况，分析多种船舶布置优化设计方法的优势和缺陷，并对智能优化求解技术的研究进展进行总结。 1.1 船舶总布置设计特点和优化问题 船舶总布置设计是在保证船舶航行安全和营运要求的前提下寻找合理船舶布局方案的过程，需要对所设计船舶有全面的了解和考虑。船舶总布置设计通常是由项目总设计师亲自负责的一项设计工作。 1.1.1 船舶总布置设计特点 1959年，Evans通过分析总结船舶设计的方法和准则，首次将船舶设计过程抽象为如图1-1所示的螺旋上升过程[1]。船舶设计螺旋模型是一种被广泛接受且沿用至今的船舶设计方法，揭示了船舶设计思想的一个重要特性：船舶设计是一个相继迭代的设计过程。与当前提倡的并行协同工作模式不同，相继迭代的设计过程意味着设计周期更长，并且需要在设计过程中投入大量的人力和财力资源。 图1-1 Evans的船舶常规设计螺旋模型 船舶总布置设计作为船舶设计的起始环节，贯穿船舶设计的各个阶段，是决定船舶螺旋迭代设计的重要原因之一。不同设计阶段船舶总布置设计的主要工作内容如图1-2所示。在船舶初步设计阶段，为了便于方案构思，把握主尺度与载重、舱容、布置地位之间的关系，并协调主要性能之间的矛盾，需要对船舶的总布置有所设想和考虑。在船舶总布置方案初步构思论证之后，船舶的总体布局已基本确定，此时总布置设计的工作就是完善船舶总布置图，需要船舶设计人员参照相关规范和标准进行各种设备和舾装的选型，并根据型线图具体详细地绘制正式的总布置图。图1-3展示了Atlantis号科考船的总布置图，包含了的船舶舱室、设备和系统等布置对象的详细布置信息。在船舶初步设计阶段后续的设计过程中，各专业开展详细设计以后，往往还会对初步设计的总布置方案提出各种修改意见，此时总布置设计的工作就是协调和处理好各种矛盾。这项工作往往一直持续到完工设计阶段。 图1-2 不同设计阶段的船舶总布置设计内容 在传统总布置设计方法中，船舶设计人员需要经历一个漫长的迭代设计过程来逐步揭示布置对象与布置对象之间的影响关系及布置对象对总体布局的影响，并不断权衡决策对船舶布置方案做出调整。*终，在有关设计知识及各种布置调整对应的相关后果都被充分了解之后，船舶设计人员才能够给出满足所有设计要求的船舶总布置方案。因此，在船舶设计之初，很难直接给出一个合适的总布置方案，使其完全满足之后设计环节产生的大量设计要求。对于一些布局简单且母型船资料丰富的散货船、油船等，船舶设计人员往往能够快速给出与*终方案相近的布局。然而，对于一些复杂的工程船、科考船及舰船等，传统的总布置设计流程不仅设计周期长，设计成本高，而且*终给出的总布置方案也仅仅是一个满足各项设计要求的可行方案，仍具备巨大的优化潜力[2]。 图1-3 Atlantis号科考船的总布置示意图 1.1.2 船舶总布置优化问题 船舶总布置设计的核心思想包括两点：一是对布置空间的管理分配；二是对布置对象之间的影响关系进行管理协调。1998年，Bernstein便明确指出：船舶初步设计阶段，总布置初步方案设计论证的重要意义在于其不仅能够很好地限制船舶设计空间，并在设计早期初步确定船舶成本、性能和风险的驱动因素，还能够为后续船舶设计提供很好的指导[3]。在船舶初步设计阶段创建高质量的船舶总布置方案对后续的船舶设计具有非常重要的意义。 船舶总布置需要不断协调型线、结构、舾装等多方面的修改意见而*终得出，因此，当初步设计阶段得到的总布置方案存在设计缺陷时，后续的船舶设计工作将持续受到这些设计缺陷的干扰，并在*终的总布置方案上体现出来。如果初始设计缺陷过大，将可能导致后续设计过程中各方面的设计矛盾协调难度过大，无法得出可行的总布置方案；并且，后续对设计缺陷的修改弥补会导致整个船舶设计过程存在大量的设计反复，拉长设计周期，提高设计成本。因此，在船舶初步设计阶段进行充分的论证分析，调整、完善可能存在的设计缺陷，为后续总布置设计提供正确的指引，对提高船舶设计效率和设计质量都有积极的意义。 目前，船舶型线、结构设计方法的自动化和智能化程度越来越高，与船舶总布置设计始终沿用的传统设计方法形成鲜明对比。通过研究改进用于船舶初步设计阶段的总布置设计方法能够提高船舶设计公司的船舶设计能力，从而设计出更具竞争力的复杂船舶[4]。近年来，随着计算机辅助设计技术的不断进步，船舶总布置设计方法和技术的发展更多地关注于开发保真度和详细程度越来越高的三维计算机辅助设计（computer aided design，CAD）模型，并尽可能提高运行的流畅程度[5]。FORAN、NAPA和CATIA等许多设计软件都能够为船舶总布置提供保真度非常高的总布置可视化设计平台，但是在这些软件中创建船舶总布置方案所需的信息是船舶设计之初难以提供的。这些三维可视化软件平台更多的是应用于详细设计阶段，随着设计的深入根据各专业提供的调整意见对船舶总布置进行快速调整，并可视化船舶总布置方案的调整细节。虽然这类三维设计软件对提高船舶设计人员工作效率有着非常显著的效果，但对船舶总布置优化设计的作用是十分有限的。考虑船舶总布置图包含过多的设计信息且非常复杂，基于现有的工程技术手段对船舶总布置图进行优化设计是不切实际的[4]。因此，船舶总布置优化设计应重点关注船舶初步设计阶段，在船舶设计之初根据有限的设计信息快速生成合理、优秀的船舶总布置方案，为后续的船舶详细设计提供更好的指导。 船舶总布置设计与船舶设计相似，仅存在好坏之分[5]。对船舶总布置而言，更好的布局方案通常意味着更优的布置空间分配和布置对象间的相互影响。此外，考虑船舶总布置设计的后验特性，生成更多的船舶布局方案通常也意味着更优的船舶总布置设计。然而，船舶布局问题属于NP完全（non-deterministic polynomial complete）问题[6]，是多项式复杂的非确定问题。理论上这类问题可以使用穷举法进行求解，但也意味着计算时间随问题复杂程度呈指数增长，无论是对船舶设计人员还是电子计算机均是一项无法完成的任务。在传统的船舶总布置设计方法中，受人工设计效率的制约，船舶设计人员通常仅能从有限的总布置方案中对比选择出*佳的方案，用于指引后续的船舶设计过程。 综上所述，船舶总布置优化问题的核心研究内容主要包括以下三点。 （1）船舶总布置方案的描述：基于电子计算机数据特点，建立易于计算机识别、读取和展示的船舶总布置模型，实现计算机替代传统的人工迭代调整设计过程。 （2）船舶总布置方案的评估：基于船舶设计的基本要求，形式化船舶总布置设计约束条件是判断船舶总布置方案可行性的重要前提；建立合理且量化的船舶总布置评估方法，对船舶布置空间的管理分配及布置对象之间的相互影响做出综合的评估，为创建高质量船舶总布置方案提供指引。 （3）船舶总布置方案的自动创建：船舶总布置方案的创建过程即为船舶总布置优化
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