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    船舶結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計方法比較研究

    2017-12-19 10:31高占鋒
    中國水運 2017年11期
    關(guān)鍵詞:優(yōu)化設(shè)計

    高占鋒

    摘 要:本文從經(jīng)典優(yōu)化算法、啟發(fā)式優(yōu)化算法等兩個方面綜述了船舶結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計方法的內(nèi)容、優(yōu)點和不足,指出了啟發(fā)式算法較經(jīng)典算法更適合船舶的結(jié)構(gòu)設(shè)計優(yōu)化。并提出了動態(tài)代理模型是彌補啟發(fā)式算法耗時過久的不足,也是當前船舶優(yōu)化設(shè)計的研究重點,在指導實踐研究具有積極的現(xiàn)實意義。

    關(guān)鍵詞:船舶結(jié)構(gòu);優(yōu)化設(shè)計;啟發(fā)式算法;經(jīng)典優(yōu)化

    中圖分類號:U663 文獻標識碼:A 文章編號:1006—7973(2017)11-0038-02

    船舶結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計是指能夠滿足其強度、剛度、穩(wěn)性、頻率和建造等約束條件下,借助計算機編程和數(shù)學方法,對船舶的形式、布局和尺寸等結(jié)構(gòu)參數(shù)進行優(yōu)化,使船舶結(jié)構(gòu)重量、布局等目標值達到一種最優(yōu)化的技術(shù)。船舶結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計是基于船舶結(jié)構(gòu)與水介質(zhì)耦合動力學等知識,用以改善船舶的運動性能和結(jié)構(gòu)安全性等,其優(yōu)化的目標是追求最小的重量結(jié)構(gòu),滿足最優(yōu)的動力或靜力形態(tài)特性,設(shè)計和建造出最合理的船舶框架形式和結(jié)構(gòu)尺寸,在滿足強度、穩(wěn)性、頻率等設(shè)計約束條件基礎(chǔ)上得出一個在力學性能、工藝性能、經(jīng)濟性能以及使用性能等方面的最優(yōu)設(shè)計方案。船舶結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計包括尺寸、形狀和拓撲優(yōu)化三個層次。

    常用的船舶結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計方法主要有經(jīng)典優(yōu)化算法(如準則法、數(shù)學規(guī)劃法等)、啟發(fā)式優(yōu)化算法(如遺傳算法和蟻群算法等),以及基于代理模型的優(yōu)化算法。具體選用何種優(yōu)化算法則主要是根據(jù)設(shè)計船舶的結(jié)構(gòu)求解方法的不同而不同。

    1 經(jīng)典優(yōu)化設(shè)計方法

    移準則創(chuàng)建優(yōu)化設(shè)計迭代的方法,主要是針對一個約束、一組載荷運用拉格朗日乘子法或能量法來推算出完全正確的迭代式。當船舶需要較大外載時,或者出現(xiàn)較多的位移時,便可以應(yīng)用“包絡(luò)法”作出相應(yīng)的處理。位移準則法對船舶的剛度優(yōu)化設(shè)計方面應(yīng)用較廣。

    (2)數(shù)學規(guī)劃法。數(shù)學規(guī)劃法是在準則法發(fā)展到一定階段,根據(jù)數(shù)學規(guī)劃的結(jié)構(gòu)優(yōu)化,以規(guī)劃論為基礎(chǔ),可用于求解不同性質(zhì)的船舶優(yōu)化問題。其中,最為典型的是多目標模糊優(yōu)化設(shè)計法。雖然,目標函數(shù)和約束條件是預先按照規(guī)定確定的,但在實際設(shè)計和建造過程中,船舶結(jié)構(gòu)中的優(yōu)化設(shè)計過程、約束條件,以及相應(yīng)的評價指標是較為模糊的因子,將這些模糊因子進一步地優(yōu)化,則必須要通過模糊數(shù)學方法來實現(xiàn)其各個目標的優(yōu)化設(shè)計。

    (3)經(jīng)典優(yōu)化算法優(yōu)勢及不足。①準則法優(yōu)化船舶設(shè)計具有收斂速度快,與優(yōu)化問題的規(guī)模關(guān)系不大,重分析次數(shù)與設(shè)計變量數(shù)目沒有直接關(guān)系;但不足之處是適用于結(jié)構(gòu)布局及幾何形狀已經(jīng)預先設(shè)定的前提下,所要達到的設(shè)計只是理論上接近最優(yōu)狀態(tài)。②經(jīng)典優(yōu)化算法基于梯度信息最速下降法,但在船舶設(shè)計和建造過程中梯度信息難以完全掌握,這也是在一定程度上限制了經(jīng)典優(yōu)化算法在船舶優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用。③經(jīng)典優(yōu)化算法對于連續(xù)變量的優(yōu)化較為適用,但對船舶的結(jié)構(gòu)優(yōu)化過程中所出現(xiàn)的離散變量的優(yōu)化問題適應(yīng)性較弱。

    2 啟發(fā)式優(yōu)化設(shè)計方法

    隨著船舶行業(yè)的快速發(fā)展,大型化船舶不斷地被設(shè)計和建造出來,對于船舶的結(jié)構(gòu)優(yōu)化的要求也越來越高,板架、橫剖面、艙段甚至是整個船體都被提出了優(yōu)化設(shè)計要求,設(shè)計變量增多、約束條件以及目標函數(shù)等非線性程度增大,優(yōu)化問題呈現(xiàn)出多峰、高維和高非線性特點。于是出現(xiàn)了遺傳優(yōu)化設(shè)計方法和蟻群優(yōu)化設(shè)計等新的優(yōu)化設(shè)計方法,進一步提升了船舶的結(jié)構(gòu)優(yōu)化成效。

    (1)遺傳算法(GA)。遺傳優(yōu)化設(shè)計方法是模擬生物遺傳進行原理所采取的一種新的船舶結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法。它的基本處理流程是:設(shè)計參數(shù)編碼和生成初始群體,設(shè)定初始群體,并通過適合度函數(shù)的設(shè)計,評估群體中的個體適合度,再進行遺傳操作設(shè)計和參數(shù)控制,通過繁殖、交叉以及變異等構(gòu)成GA主要操作算子。與傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法相比,遺傳計算方法具有簡單通用和魯棒性強的特點,不依賴于梯度信息,無需與導數(shù)相關(guān)的資料,運用目標函數(shù)的處罰函數(shù)方式,將原先的不足轉(zhuǎn)化成為沒有約束的問題,效仿生物進化環(huán)節(jié)中最為重要的三個遺傳三子:繁殖、交叉以及變異。適用于處理各種傳統(tǒng)搜索方法無法解決的非線性領(lǐng)域,被廣泛應(yīng)用于工程和船舶結(jié)構(gòu)優(yōu)化等領(lǐng)域。湯金敏將遺傳算法應(yīng)用到船舶推進軸系統(tǒng)的優(yōu)化校中,以6500DWT雜貨船軸系為研究對象,將遺傳算法應(yīng)用軸系結(jié)構(gòu)優(yōu)化中,軸系簡化為40個節(jié)點、39個梁單元,優(yōu)化后艉管后軸承的載荷減小幅度很大,提升了軸系運行的安全性能。

    (2)蟻群算法(ACO)。蟻群算法是應(yīng)用組合優(yōu)化問題的啟發(fā)式隨機搜索算法,它是對自然界中螞蟻的尋徑方式進行模擬所得出的一種仿生算法,用來在圖中尋找優(yōu)化路徑的幾率型算法,與其他算法相比,蟻群算法在發(fā)現(xiàn)最優(yōu)解方面具有明顯優(yōu)勢。在實際應(yīng)用中,在求解節(jié)點樹為5-100的組合優(yōu)化方面,選用合適的參數(shù),蟻群算法的優(yōu)化結(jié)果要明顯優(yōu)于遺傳算法、進化算法以及模擬退火算法等。蟻群算法主要由信息素的更新和路徑構(gòu)建量方面組成,其中,信息素越多,路徑被選擇的概率就會增加。其基本流程是:算法參數(shù)和信息素矩陣的初始化、對所有路徑對應(yīng)的目標函數(shù)進行質(zhì)量評估,通過信息素的更新將搜索范圍縮小到少數(shù)、具有較大潛力的路徑上,最后是利用概率選擇機制重構(gòu)路徑。陳強等人,利用蟻群算法,對長江干散貨船中部結(jié)構(gòu)進行了優(yōu)化設(shè)計,優(yōu)化后比原始設(shè)計重量減少了20.6%,優(yōu)化后船舶結(jié)構(gòu)更趨合理。

    (3)啟發(fā)式優(yōu)化設(shè)計方法優(yōu)勢及不足。啟發(fā)式算法除了遺傳算法、蟻群算法外,還有模擬退火算法、粒子群算法等。啟發(fā)式優(yōu)化算法較經(jīng)典優(yōu)化算法逐漸被更為廣泛的應(yīng)用,其主要原因在于:①啟發(fā)式算法在船舶優(yōu)化設(shè)計中不需要目標函數(shù)導數(shù)的有關(guān)信息,只需要在迭代過程中應(yīng)用到相應(yīng)的目標函數(shù)值即可,因此,更適合船舶結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計;②啟發(fā)式算法全局搜索能力更強,設(shè)計者不需要關(guān)注初始點節(jié)點優(yōu)劣,尋優(yōu)結(jié)果不依賴于初始點的設(shè)計,應(yīng)用效率大為提升;③啟發(fā)式算法在高維、多峰、高非線性方面優(yōu)化能力更強,進一步提升了復雜的船舶結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計處理能力;④對于船舶優(yōu)化設(shè)計中的離散設(shè)計變量求解方面具有較好效果。雖然起發(fā)式算法較經(jīng)典式優(yōu)化算法應(yīng)用更為更廣,但其自身也有一些不足和局限:首先表現(xiàn)要面對的問題就是啟發(fā)式算法“早熟”,即在尋優(yōu)過程中難以跳出對船舶某個結(jié)構(gòu)或局部過早集中的現(xiàn)象;其次是要面對啟發(fā)式算法算量過大問題。無論是遺傳算法還是蟻群算法,都采用的是依靠“群體”概率化尋優(yōu)模式,導致后期計算量巨大,增加了工作量,有時需要對成百上千的目標值進行計算,一次有限元分析短則幾分鐘,最長甚至需要幾天時間。相對不同結(jié)構(gòu)的優(yōu)化效果十分明顯,但對于復雜結(jié)構(gòu)的優(yōu)化過程耗時太長。

    3 結(jié)語

    隨著船舶設(shè)計結(jié)構(gòu)朝著大型化、復雜化的方向發(fā)展,船舶結(jié)構(gòu)的設(shè)計、建造優(yōu)化具有十分廣闊的市場應(yīng)用空間,能夠節(jié)省建造成本,提高船舶的應(yīng)用效率。對于上述幾種優(yōu)化方法比較來看,啟發(fā)式算法目前較為成熟。針對啟發(fā)式算法耗時過長等不足,代理模型技術(shù)是彌補這一短板的重要工具,采用靜態(tài)或動態(tài)代理模型能夠提升啟發(fā)式算法效率不高等難題,也是研究的重點。隨著優(yōu)化算法的研究深入,目前有限元計算逐漸成為船舶優(yōu)化設(shè)計的主要應(yīng)用方法之一,無論是局部優(yōu)化設(shè)計還是整體模塊的優(yōu)化,基于有限元分析成為發(fā)展的主要趨勢。

    參考文獻:

    [1]湯金敏.基于遺傳算法的船舶推進軸系優(yōu)化校中研究[J]湖南交通科技,2007,33(3):131-134

    [2]陳強,劉家新.基于蟻群算法的長江干散貨船中部結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計研究[J]船舶工程,2012,41(5):47-50endprint

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