多学科设计优化在风电运维船的研究与应用

【摘要】：现代船舶设计往往是一项涉及多学科、多领域的系统工程,其中涉及到如浮性、阻力、结构、稳性、耐波性等学科,同时各个学科之间相互耦合、相互影响。而传统的船舶设计过程是一种串列进行的设计模式,这一过程往往无法充分考虑不同学科之间的相互联系,降低了最终优化结果的可行性,通常得不到真正的系统整体最优解。因此,本文将多学科设计优化方法引入到船舶设计的过程中,并且以风电运维船的设计优化任务为算例,详细介绍优化过程中涉及的理论方法和相关流程。风电运维船作为一种新型的特种船舶,其实际用途要求该船必须具备良好的阻力性能和耐波性,同时结构上还应当满足规范的要求。根据设计优化的目标,本文将风电运维船优化问题按照协同优化算法的框架分解为阻力、结构和耐波性三个子学科。在子学科的分析过程中,详细介绍了其中所应用的理论方法以及计算软件。在学科的分析过程中,存在着建模复杂、计算耗时的问题,若是直接将其用于风电运维船的优化问题中,必将导致优化设计的周期过长。本文中,将近似模型集成到多学科设计优化框架中,利用拉丁超立方试验设计方法完成样本点的选取,然后采用三种不同的近似模型方法建立近似模型,通过对模型精度的评价,选出最佳的近似模型方法。在完成子学科近似模型的建立之后,根据协调优化算法的框架构建出该优化问题的数学模型。为求解出该数学模型的最优解,需要进行多目标优化问题的求解。本文对其中的一种求解方法——非支配排序遗传算法进行了介绍,并运用该算法求解出该优化问题的Pareto最优解集。在最优解集中选取了三个Pareto解进行比较分析,以其中较为均衡的解作为风电运维船优化问题的最优方案。另外,本文还将最优方案与实际的理论计算结果进行了比较,验证了文中求解方法的有效性。本文利用多学科设计优化方法完成风电运维船概念设计中的优化任务,为多学科设计优化方法在船舶和海洋工程领域的进一步应用积累了经验。 【关键词】：多学科设计优化方法 风电运维船 协同优化算法 Pareto最优解
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：U674.3
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 绪论11-18
• 1.1 研究目的及意义11
• 1.2 多学科设计优化方法的研究现状11-13
• 1.3 Isight软件简介13-14
• 1.4 风电运维船简介14-16
• 1.5 本文主要工作及结构内容16-18
• 第二章 多学科设计优化方法概述18-28
• 2.1 面向MDO的数学建模18-19
• 2.2 MDO优化算法19-27
• 2.2.1 多学科可行算法（MDF）19-20
• 2.2.2 同时分析优化算法（AAO）20-21
• 2.2.3 单学科可行算法（IDF）21-22
• 2.2.4 并行子空间优化算法（CSSO）22-23
• 2.2.5 协同优化算法（CO）23-25
• 2.2.6 BLISS算法25-27
• 2.3 本章小结27-28
• 第三章 风电运维船的学科分解及求解方法28-40
• 3.1 风电运维船多学科设计优化任务28-29
• 3.2 学科分解及设计变量选择29-30
• 3.3 阻力子学科分析30-33
• 3.3.1 船舶阻力基本概念30
• 3.3.2 细长体方法30-32
• 3.3.3 Maxsurf Resistance模块计算32-33
• 3.4 结构子学科分析33-37
• 3.4.1 计算模型建立33-34
• 3.4.2 载荷计算34-36
• 3.4.3 计算结果36-37
• 3.5 耐波性子学科分析37-39
• 3.5.1 耐波性及Motions模块简介37-38
• 3.5.2 二维切片理论38
• 3.5.3 耐波性计算结果38-39
• 3.6 本章小结39-40
• 第四章 近似模型技术40-60
• 4.1 概述40-41
• 4.2 试验设计方法41-46
• 4.2.1 完全析因试验设计41-42
• 4.2.2 正交试验设计42-43
• 4.2.3 均匀试验设计43-44
• 4.2.4 中心复合试验设计44-45
• 4.2.5 拉丁超立方设计45-46
• 4.3 近似模型46-51
• 4.3.1 多项式响应面模型（RSM）46-47
• 4.3.2 Kriging模型47-48
• 4.3.3 径向基函数模型（RBF）48-49
• 4.3.4 径向基函数神经网络模型（RBFNN）49-50
• 4.3.5 近似模型的误差评价指标50-51
• 4.4 子学科近似模型的建立51-59
• 4.5 本章小结59-60
• 第五章 风电运维船的多学科设计优化60-71
• 5.1 数学模型60
• 5.2 多目标优化数学模型的求解60-64
• 5.2.1 多目标优化方法概述61-62
• 5.2.2 非支配排序遗传算法（NSGA、NSGA-Ⅱ）62-64
• 5.3 优化过程及计算结果64-70
• 5.4 本章小结70-71
• 结论与展望71-73
• 参考文献73-77
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果77-78
• 致谢78-79
• 附录79

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