基于MOPSO算法的船舶兴波阻力多目标优化

论文摘要

粒子群优化算法（PSO）是一种进化算法,它与遗传算法相比,不需要编码,没有交叉和变异操作,粒子只是通过内部速度进行更新,因此,易于实现。另外,PSO算法具有较好的记忆,好的解的知识所有粒子都保存,因此收敛速度较快。Multi Objective Particle Swarm Optimization（MOPSO）算法是适应多目标优化的粒子群算法。该文基于MOPSO算法和Neumann-Michell理论对KCS在给定两个航速下的兴波阻力性能进行综合优化。以船型变换参数为设计变量,兴波阻力为目标函数,采用自由变形方法（FFD）对船舶首部和船体后半体进行变形,通过OPTShip-SJTU求解器优化兴波阻力。通过自编MOPSO算法对多目标函数进行优化,成功得到系列优化船型。并选择3个优化船型与母型船进行进一步的数值模拟,对比分析。

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 缪爱琴,万德成

关键词: 势流理论,兴波阻力,船型优化,求解器

来源: 水动力学研究与进展(A辑) 2019年03期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑

专业: 船舶工业

单位: 上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院海洋工程国家重点实验室高新船舶与深海开发装备协同创新中心

基金: 国家自然科学基金项目(51879159,51490675,11432009,51579145),长江学者奖励计划(T2014099),上海高校特聘教授岗位跟踪计划(2013022)~~

分类号: U661.311

DOI: 10.16076/j.cnki.cjhd.2019.03.003

页码: 291-298

总页数: 8

文件大小: 11763K

下载量: 149

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