【摘 要】
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通过构建径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络近似模型,分别采用自适应模拟退火算法(Adaptive Simulated Annealing,ASA)、多岛遗传算法(Multi-Island Genetic Algori
【机 构】
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上海交通大学海洋工程国家重点实验室高新船舶与深海装备协同创新中心
【基金项目】
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高技术船舶科研经费资助项目(工信部联装函[2016]548号)
论文部分内容阅读
通过构建径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络近似模型,分别采用自适应模拟退火算法(Adaptive Simulated Annealing,ASA)、多岛遗传算法(Multi-Island Genetic Algorithm,MIGA)、粒子群法(Particle Swarm Optimization,PSO)3种优化算法,以重量最轻为目标,对油船整体舱段进行基于CCS规范的优化设计;之后利用Abaqus非线性有限元法计算了轻量化舱段的极限强度,并通过建立极限状态方程,进一
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