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申请/专利权人：常熟理工学院

摘要：本发明公开了一种多目标船型可靠性优化方法，包括以下步骤：以船型修改参数为确定变量，以船舶航行参数为不确定变量，以多目标粒子群算法随机生成以船型修改参数构成的粒子群，然后针对每个所述粒子进行涉及船舶航行参数的优化，以多目标粒子群算法随机生成以船舶航行参数和确定的船型修改参数的粒子构成的粒子，并以船体在不规则波浪中的平均总阻力、升沉传递函数、纵摇传递函数和空船重量为目标值分别进行最小化和最大化计算获得最优解的范围区间，再将范围区间转换为单一值作为船型修改参数的目标值，然后通过不断迭代和更新船型修改参数最终获得最优解。本发明能够模拟出船舶在不确定因素下的水动力性能，提高船舶在实际航行中的综合性能。

主权项：1.一种多目标船型可靠性优化方法，其特征在于，包括以下步骤：1定义优化问题：以船型修改参数为确定变量，以船舶航行参数为不确定变量，优化多目标为船体在不规则波浪中的平均总阻力RT、升沉传递函数TF3、纵摇传递函数TF5和空船重量RS均为最小，其中通过船型修改参数，采用FFD自由曲面变形方法可以改变船体几何形状，进而表现出不同的水动力性能结果，所述船舶航行参数包括导流罩和螺旋桨之间的间距、载重货物重、螺旋桨转速和舵角；2初始化多目标粒子群算法的种群参数，随机生成包含n个粒子的粒子群U＝{u1,u2,ui,...,un}，所述粒子群U中的每个粒子ui仅由所述船型修改参数构成；3针对粒子群U中每个粒子进行包含船舶航行参数的优化计算；4获得所述步骤3确定的粒子ui的多个目标值，更新个体极值和全局极值，更新粒子ui的速度和位置并重复步骤2至4直至所述多目标粒子群算法的迭代次数达到最大值而输出最优解；其中所述步骤3针对每个粒子进行涉及船舶航行参数优化包括步骤：3a初始化多目标粒子群算法的种群参数，随机生成一组粒子群UU＝{uu1,uu2,uui,...,uun}，所述粒子群UU中的uui由ui和船舶航行参数构成；3b评估粒子uui的多个目标值，采用多目标粒子群算法分别进行基于多个目标的最小化和最大化优化计算，更新个体极值和全局极值，然后更新惯性权重系数、速度和位置不断优化，当迭代次数达到最大值时获得四个所述目标值的Pareto最优解的范围区间MPS和MPL，其中MPS为通过最小化优化计算获得的Pareto最优解解集，MPL为通过最大化优化计算获得的Pareto最优解解集；其中更新惯性权重系数由以下公式进行： w”为权重系数，Dmax为最大迭代次数，d为当前迭代次数，wa和wb分别表示权重因子参数由所述步骤3a初始化设置；粒子uui的速度更新为： 粒子uui的位置更新为： 和表示随机数；3c由所述MPS和MPL换算得到目标值RT、TF3、TF5和RS的单一值，并作为粒子ui的多个目标值；所述步骤4ui的速度更新为： ui的位置更新为： w'为权重系数，在步骤2初始化中设置；和表示随机数。

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