基于人工神經網絡的船舶結構輕量化研究.pdf

1、船舶的輕量化有助于減少能源、資源消耗（尤其是石油、鋼鐵資源的消耗）、降低造船成本，有助于減少二氧化碳等溫室氣體的排放，實現船舶運輸業(yè)的可持續(xù)健康發(fā)展。
　　目前，船舶輕量化研究的對象多為局部結構，大多集中在尾部結構優(yōu)化、板架結構優(yōu)化、中剖面優(yōu)化、艙段優(yōu)化設計等，整體考慮不足;船體結構的優(yōu)化多為靜力優(yōu)化，約束條件多為靜態(tài)指標，缺乏考慮實際水域中的附連水等因素對船舶結構的動態(tài)特性的影響;船舶優(yōu)化變量的篩選多依據經驗而來，設計變量與強度

2、、剛度和動態(tài)性能缺乏有效聯系。因此，通過將靈敏度分析、人工神經網絡、最優(yōu)化方法和有限元法集成應用到船舶結構輕量化研究中，并綜合開展了船舶結構的靜、動態(tài)特性分析和優(yōu)化，不僅提高了船舶結構分析的有效性和可靠性，而且還提高了計算和優(yōu)化效率，給出了船舶輕量化研究的有效途徑。
　　所以，本文提出基于人工神經網絡的船舶結構輕量化的方法，對54m機動散貨船進行了結構輕量化研究，完成的主要研究工作如下:
　　(1)采用有限元法，按照船舶圖紙

3、和中國船級社規(guī)范要求，建立了三維全船有限元模型，并計算了相應設計載荷、貨物載荷等，確定了邊界約束，對船體整體結構進行了總強度和艙段強度的計算和分析，得到了船體整體的應力和應變分布情況、強度薄弱環(huán)節(jié)等，為船體重要部位的設計提供了參考數據;
　　(2)綜合評價了代表性的附連水質量計算方法，選用劉易斯、陶德圖譜法進行了全船附連水質量的計算，在此基礎上對船舶的動力特性進行了計算和分析，得到了全船整體振動特性，彌補了以往研究忽視舷外水對船舶

4、影響的不足，為優(yōu)化設計奠定了基礎;
　　(3)結合相關分析軟件，綜合評價了常用的靈敏度分析方法，選用參數試驗靈敏度分析方法進行了船舶設計變量的篩選，找出了對船舶的最大等效應力、最大剪應力、總質量、第一階固有頻率、第二階固有頻率等影響最靈敏的構件厚度作為優(yōu)化設計變量;
　　(4)綜合評價了常用的人工神經網絡方法，利用MATALB軟件，建立了人工神經網絡模型，應用正交試驗法給出了訓練和檢驗樣本，進行了網絡的訓練和檢驗，得到了反映

5、船舶性能指標與船舶設計變量之間復雜靜、動力學關系的BP神經網絡，提高了計算和優(yōu)化效率;
　　(5)綜合評價了常用的優(yōu)化算法，建立了全船結構的非線性約束最小化優(yōu)化模型，以規(guī)范中要求的許用應力、最小構件厚度和固有頻率等為約束條件下，對其進行了優(yōu)化，得到了最優(yōu)結果，與未優(yōu)化之前相比全船的質量減輕了減輕了11.8％。對優(yōu)化后的全船進行了動、靜態(tài)有限元分析，獲得了全船的總縱強度、艙段強度以及整船的振動特性等，并按照規(guī)范進行了校核，結果表明優(yōu)