【摘 要】
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船舶碰撞是在船舶航行中较为常见的一种危险事故,它不但会导致设备的损坏及人员的伤亡,还会带来严重的环境污染。为了减少碰撞事故造成的损失,保证海上航行安全,需要开展船体结构耐撞优化设计,以提高船舶的安全性。随着人工智能技术的发展,人们逐渐采用智能优化算法来解决传统的数值分析方法难以求解的高度非线性优化问题,但优化分析往往伴随着大量的有限元计算,当算法的种群数量与迭代次数过大时,会导致优化非常耗时。此时
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船舶碰撞是在船舶航行中较为常见的一种危险事故,它不但会导致设备的损坏及人员的伤亡,还会带来严重的环境污染。为了减少碰撞事故造成的损失,保证海上航行安全,需要开展船体结构耐撞优化设计,以提高船舶的安全性。随着人工智能技术的发展,人们逐渐采用智能优化算法来解决传统的数值分析方法难以求解的高度非线性优化问题,但优化分析往往伴随着大量的有限元计算,当算法的种群数量与迭代次数过大时,会导致优化非常耗时。此时若选用一种合适的代理模型,在优化过程中近似替代耗时耗力的非线性有限元计算,则能够大大减少计算时间,显著提高优化效率。本文针对代理模型中的BP神经网络容易陷入局部最优、难以确定合适学习率的问题,采用遗传算法和Adam算法对其进行修正,并将修正后的神经网络（GA-Adam-BP）应用于船体结构耐撞优化代理模型的构建。针对两船相撞场景,提出基于GA-Adam-BP与麻雀搜索算法（SSA）相结合的BP-SSA优化算法,对被撞船碰撞区域主要关注的结构构件开展优化设计。在此基础上,通过引入理想点法（TOPSIS）,针对多工况下的船体结构耐撞性优化问题建立了BP-TSSA算法,其能够实现不同碰撞工况下的结构优化设计。主要研究内容如下:（1）归纳整理了代理模型和智能优化算法方面的研究进展,分析讨论了船体结构优化方法的研究现状与发展趋势,明确了论文的研究意义、主要研究内容及研究思路。（2）分析了几类经典的试验设计方法及常用代理模型的基本原理,明确了其适用范围及优缺点,对传统BP神经网络进行了修正,利用遗传算法优化BP神经网络的初始参数,利用Adam算法自适应调节网络学习率,构建了GA-Adam-BP模型,验证了其所具有的可靠性和高效性,为后续开展船体结构耐撞优化奠定基础。（3）系统分析了结构优化设计的数学模型,确定了多目标优化的评价函数,同时对群智能优化算法中的麻雀搜索算法加以改进,选取测试函数验证了改进后算法的寻优能力。将GA-Adam-BP引入到麻雀搜索算法中作为算法的目标函数,形成BP-SSA算法,并开发了结构优化设计程序,通过优化算例验证了该算法的可靠性。（4）针对典型船舶碰撞场景,确定船体结构的耐撞性能综合指标,建立船体结构耐撞性优化数学模型,利用BP-SSA算法对船体结构进行耐撞性能优化分析,实现了BP-SSA算法在船舶结构耐撞性能优化设计中的应用。（5）考虑多种碰撞场景下船舶结构耐撞性问题,提出了基于BP-TSSA的多工况结构优化设计方法,能够实现不同碰撞工况下的结构优化问题。以典型撞击位置作为不同碰撞场景,利用BP-TSSA算法对被撞船碰撞区域结构开展多工况耐撞性能优化分析,得到了不同碰撞工况下的相对最优尺寸组合。
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